Lithosphere (LITHO) Blockchain confirma la próxima quema de 2.5 billones de Terra Luna Classic (LUNC) durante FINESSE P2E Gameplay...

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Litosfera El desarrollador central, KaJ Labs, anunció recientemente que planeaba implementar Terra Luna Classic (LUNC) como una de las redes en sus juegos FINESSE de cadena cruzada. La red de próxima generación ahora ha hecho oficial la decisión. Quemará 2.5 billones en LUNC utilizados en la nueva serie de juegos FINESSE de la red. KaJ Labs asignará entre $50 y $100 millones para facilitar la quema durante la primera temporada de Finesse. 

“La Fundación espera trabajar con la comunidad LUNC en la integración y el lanzamiento de los juegos FINESSE”, dijo Joel Kasr.

El muy esperado primer capítulo de la serie de juegos FINESSE, Shadow Warriors, se lanza oficialmente el 18 de diciembre de 2022 con soporte de red LUNC y el mecanismo de grabación. Los juegos FINESSE son gratuitos para jugar en modo PVE. PVP requiere la compra de un NFT para luchar en línea 1V1. LUNC será una de las primeras redes admitidas cuando se lancen los juegos FINESSE.

Lithosphere lanzará la colección NFT Warriors para la venta pública el 3 de octubre de 2022 a la 01:00 UTC. La venta privada comienza el mismo día a las 00:00 UTC. El lanzamiento de INO se llevará a cabo el liquidaciónAtréveteNFT y NFTb.

Hay dos capítulos en FINURA serie de juegos Ambos son RPG mixtos play-to-earn (P2E) y se pueden personalizar según el estilo preferido del jugador. Cuenta con diferentes estilos de lucha que abarcan guerreros, samuráis ninja, caballeros y vampiros. El primer capítulo es "Shadow Warriors" y el segundo es "The Kingdom". 

Los principales desarrolladores de Lithosphere, Laboratorios KaJ, planea llevar la utilidad de juegos a LUNC, mientras acelera el proceso de grabación. El proyecto Lithosphere y los desarrolladores se comprometen a admitir LUNC en juegos adicionales y dApps de cadena cruzada.

Sobre la litosfera
Lithosphere es una red de próxima generación para aplicaciones descentralizadas entre cadenas impulsadas por IA y aprendizaje profundo.
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