最重要的優勢之一蒸汽用戶在不同的遊戲中提供其龐大的數據庫。由於質量的質量，現在很容易丟失，並且建議並不總是帶來成功的希望。一新的實驗工具現在應該解決這個問題。
實際上，Valve宣布了許多可能的工具新部分稱為Steam Labs每個人都可以看到，可以嘗試。但是，最令人著迷的是交互式建議R，這是一個機器 - 可容納的機器行為。
實際上，建議提供商掃描所有Steam用戶的庫我們可以使用滑塊來定義搜索選項。目前，我們可以指出我們的建議應該出現的時期，以及我們是否更多地尋找非常受歡迎的標題。此外，我們可以定義或完全排除標籤，例如角色扮演，策略或冒險。
Steam Labs上的另一個新功能是新的微型拖車。
這就是Steam Ki的工作方式
在有關Steam的博客條目中，開發人員更詳細介紹新系統如何工作。因此，人工神經網絡基於多少時間我們已經在Steam上花費了遊戲，並諮詢了更多與搜索相關的數據。
推薦機器不依賴類型標籤或用戶評論，而是自動熟悉數據庫的遊戲並穩定學習。設置的唯一信息是發布日期。無論我們是否喜歡游戲，都可以使網絡取決於其他用戶的遊戲行為。
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簡而言之，AI查看了用戶在顯示自己並檢查其庫的情況下進行類似的遊戲行為。如果是這樣經常播放的標題建議我們尚未擁有，推薦人推薦我們的標題。因此，新系統不能建議尚未發布的遊戲。
目前，交互式推薦提供商仍然是Steam Labs的實驗。根據用戶的反饋，該工具很快也將是融入蒸汽。迄今為止許多用戶表現出感興趣的並提供有關如何改進工具的建議。