సాధారణ మినీ గేమ్‌ల నుండి హై-ఫెడెలిటీ 3D ఆస్తులతో నిండిన విశాలమైన ఓపెన్ ప్రపంచాల వరకు, లక్షలాది అనుభవాలకు రాబ్లాక్స్ నిలయం. విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారు పరికరాలలో సృష్టికర్తలు ఊహించే, పెరుగుతున్న దట్టమైన మరియు సంక్లిష్టమైన అనుభవాలకు మద్దతు ఇవ్వడమే మా లక్ష్యం, దీనికి మా ఇంజిన్, కంటెంట్ డెలివరీ సిస్టమ్స్ మరియు మౌలిక సదుపాయాలలో ఆవిష్కరణ అవసరం. స్కేలబుల్ లైట్‌వెయిట్ ఇంటరాక్టివ్ మోడల్స్, లేదా SLIM, అనేది బహుళ-భాగాల అభివృద్ధి ప్రయత్నంలో ఒక భాగం, ఇది పనితీరుతో రాజీ పడకుండా సృష్టికర్తలు వారి గొప్ప కళాత్మక దృష్టిని సాధించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. 

SLIM, ఒక రోబ్లాక్స్ అనుభవంలోని ఏ వస్తువునైనా తేలికపాటి రూపంలో ఆటోమేటిక్‌గా సృష్టించడానికి సృష్టికర్తలను అనుమతిస్తుంది, ఇది ఒక దృఢమైన, అంతరాయం లేని ప్రపంచాన్ని రూపొందించడానికి క్లయింట్‌కు అవసరమైన డ్రా కాల్స్, త్రిభుజాలు మరియు డేటా మోడల్ ఇన్‌స్టాన్స్‌ల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది. SLIM మా స్ట్రీమింగ్ మోడల్‌కు కంటెంట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి శక్తివంతమైన కొత్త మార్గాలను అందిస్తుంది, ఇది హై-ఎండ్ గేమింగ్ PC ఉన్న వినియోగదారు మరియు లో-ఎండ్ మొబైల్ పరికరం ఉన్న వినియోగదారు ఇద్దరూ తమ పరికరాలు మద్దతు ఇవ్వగల అత్యధిక నాణ్యతతో ఒకే అనుభవాన్ని పంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

స్ట్రీమింగ్ యొక్క రెండు స్తంభాలు: ఇన్‌స్టాన్స్‌లు మరియు అసెట్స్

మీరు మీకు ఇష్టమైన స్ట్రీమింగ్ సర్వీస్‌లో సినిమా చూస్తున్నప్పుడు, మీరు చూడటం ప్రారంభించే ముందు మీ పరికరం మొత్తం ఫైల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయదు. అది మీరు వెంటనే చూడటం ప్రారంభించడానికి సరిపడా డేటాను మాత్రమే డౌన్‌లోడ్ చేస్తుంది, ఆపై అనుభవానికి ఎటువంటి అంతరాయం కలగకుండా ఉండటానికి తర్వాతి కొన్ని సెకన్లను నిరంతరం డౌన్‌లోడ్ చేస్తూ (లేదా బఫర్ చేస్తూ) ఉంటుంది. మీరు తక్కువ శ్రేణి పరికరం లేదా నెమ్మదైన కనెక్షన్‌లో స్ట్రీమింగ్ చేస్తుంటే, అధిక-నాణ్యత కంటెంట్‌ను స్ట్రీమ్ చేయడానికి తగినంత డేటా డౌన్‌లోడ్ అవుతున్నప్పుడు, ప్లాట్‌ఫారమ్ మీకు తక్కువ-నాణ్యత వెర్షన్‌ను పంపడం ద్వారా స్వయంచాలకంగా సర్దుబాటు చేసుకుంటుంది. 

రాబ్లాక్స్ కూడా అప్పటికప్పుడు కంటెంట్‌ను స్ట్రీమ్ చేయడానికి ఇలాంటి భావననే ఉపయోగిస్తుంది, కానీ అధిక-నాణ్యత గల 3D సిమ్యులేషన్‌ను ప్రదర్శించడానికి అవసరమైన డేటా దాని స్వంత సవాళ్లను కలిగి ఉంటుంది. ఒక వీడియోలో కంటెంట్ ఒకే కోణం నుండి చూసిన సరళమైన కాలక్రమాన్ని కలిగి ఉంటుంది, కానీ రాబ్లాక్స్ అనుభవాలు వినియోగదారు నియంత్రించే అనేక కోణాల నుండి చూడగలిగే అనేక రకాల ఆస్తులతో నిండిన విస్తారమైన, ఇంటరాక్టివ్ 3D ప్రపంచాలను కలిగి ఉంటాయి. దీనికి, రోజుకు 151.5 మిలియన్ల యాక్టివ్ యూజర్లు వివిధ రకాల పరికరాల నుండి ఆడుతూ, అన్వేషిస్తూ, మరియు చివరికి కంటెంట్‌ను స్ట్రీమ్ చేస్తున్నారని జోడించండి, మరియు కంటెంట్ ఎలా అందించబడుతుంది మరియు ప్రదర్శించబడుతుంది అనే దానిని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అపారమైన అవకాశం ఉంది.¹

ఒక వినియోగదారు Robloxలో చూసే ప్రతిదీ—ఒక కారు, ఒక చెట్టు, ఒక అవతార్, లేదా ఒక భవనం—ఇంజిన్ లోపల అనేక ఇన్‌స్టాన్స్‌లుగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఉపయోగించగల ఒక కారు, బంపర్లు, తలుపులు, చక్రాలు మొదలైన వాటి కోసం ఇన్‌స్టాన్స్‌లుగా విభజించబడింది. ప్రతి ఇన్‌స్టాన్స్ అనుభవంలో 3D మెష్‌లు, టెక్స్చర్‌లు, యానిమేషన్‌లు మరియు ఆడియో వంటి బహుళ అసెట్‌లను ఉపయోగించి నిర్మించబడుతుంది.

రోబ్లాక్స్‌లో దాదాపు అన్ని స్ట్రీమింగ్ రెండు ప్రధాన సాంకేతికతలుగా విభజించబడింది: ఇన్‌స్టాన్స్ స్ట్రీమింగ్ మరియు అసెట్ స్ట్రీమింగ్.

• ఇన్‌స్టాన్స్ స్ట్రీమింగ్, వినియోగదారు యొక్క పరికరం ఏ ఇన్‌స్టాన్స్‌లను స్ట్రీమ్ చేయాలో నిర్ణయిస్తుంది. వినియోగదారు ఇంకా చూడలేని లేదా పరస్పర చర్య చేయలేని అనుభవంలోని భాగాలను స్ట్రీమ్ చేయవలసిన అవసరం లేదు. పైన చెప్పిన ఉదాహరణలో, సమీపంలోని భవనాలను సూచించే ఇన్‌స్టాన్స్‌లు మాత్రమే క్లయింట్‌లోకి స్ట్రీమ్ చేయబడతాయి.
• యాసెట్ స్ట్రీమింగ్, స్ట్రీమ్ చేయబడిన ఇన్‌స్టాన్స్‌ల నాణ్యతను నిర్ధారిస్తుంది. వినియోగదారుకు సూక్ష్మ వివరాలు గుర్తించలేనంత దూరంలో ఉన్న పర్వతానికి హై-రిజల్యూషన్ 4K టెక్స్చర్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయవలసిన అవసరం లేదు. పైన ఉన్న చిత్రంలో, దూరంగా ఉన్న భవనాలు మరియు స్క్రీన్‌పై తక్కువ స్థలాన్ని ఆక్రమించే భవనాలు డెసిమేటెడ్ మెష్‌లు మరియు తక్కువ-రిజల్యూషన్ టెక్స్చర్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. 

ఈ కార్యకలాపానికి కేంద్ర మెదడుగా పనిచేసే వ్యవస్థను మేము హార్మోనీ అని పిలుస్తాము, ఇది ప్రతి ఫ్రేమ్‌లోనూ ప్రతి వినియోగదారుడి అందుబాటులో ఉన్న వనరులను పర్యవేక్షిస్తుంది. పరికరం యొక్క మెమరీ, GPU మరియు CPU లోడ్, మరియు నెట్‌వర్క్ బ్యాండ్‌విడ్త్ ఆధారంగా ఉత్తమ అనుభవాన్ని అందించడానికి హార్మోనీ ఇన్‌స్టాన్స్ మరియు అసెట్ స్ట్రీమింగ్ రెండింటినీ సర్దుబాటు చేస్తుంది. ఒక హై-ఎండ్ గేమింగ్ PC కోసం, హార్మోనీ అన్నింటినీ అత్యధిక నాణ్యతకు పెంచుతుంది. బలహీనమైన కనెక్షన్ ఉన్న మొబైల్ పరికరం కోసం, వినియోగదారు అనుభవాన్ని సజావుగా ఉంచడానికి ఇది స్వయంచాలకంగా నాణ్యతను తగ్గిస్తుంది.

టెక్ టాక్స్ పాడ్‌కాస్ట్ యొక్క 30వ ఎపిసోడ్‌లో ఈ బృందం స్ట్రీమింగ్, క్లౌడ్ ట్రాన్స్‌కోడింగ్, మరియు SLIM వెనుక ఉన్న టెక్నాలజీ గురించి చర్చించింది. 

SLIM: స్కేలబుల్ లైట్‌వెయిట్ ఇంటరాక్టివ్ మోడల్స్

SLIM యొక్క ప్రధాన ఆలోచన సరళంగా కానీ శక్తివంతంగా ఉంటుంది: ఒక సృష్టికర్త ప్రపంచంలోని ఏ వస్తువు లేదా మోడల్‌ను అయినా, SLIM స్వయంచాలకంగా బహుళ తేలికపాటి, ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన ప్రాతినిధ్యాలను సృష్టించి, రన్‌టైమ్‌లో ఫెచ్ చేయడానికి వాటిని సర్వర్‌లో నిల్వ చేయగలదు. ఆ తర్వాత ప్రతి వినియోగదారు యొక్క క్లయింట్, పరికరం యొక్క అందుబాటులో ఉన్న వనరులను బట్టి, అసలు ఇన్‌స్టాన్స్‌లు మరియు ఆస్తులను రెండర్ చేయడం మరియు తేలికపాటి SLIM ప్రాతినిధ్యాలలో ఒకటి రెండర్ చేయడం మధ్య డైనమిక్‌గా మారగలదు. 

SLIM ఒక తేలికపాటి ప్రతినిధిత్వాన్ని రూపొందించడానికి రెండు ప్రధాన పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది:

1. కంపోజిటింగ్

మొదట, SLIM బహుళ భాగాలను తక్కువ భాగాలుగా కలుపుతుంది. కింద ఉన్న కారుకు 112 వేర్వేరు మెష్‌లు మరియు 24 వేర్వేరు టెక్స్చర్‌లు అవసరం కాగా, దాని తేలికపాటి ప్రాతినిధ్యం కేవలం ఒక మెష్ మరియు నాలుగు టెక్స్చర్‌లను మాత్రమే అవసరం చేసుకోవచ్చు. ఇంజిన్ చివరికి కంటెంట్‌ను ఎలా రెండర్ చేస్తుందో దానికి సరిపోయేలా కాంపోజిటింగ్ ప్రక్రియ కచ్చితంగా సర్దుబాటు చేయబడింది, ఇది ఒక ఆబ్జెక్ట్ లోపల కనిపించని జ్యామితిని తొలగించి, దానిని రెండర్ చేయడానికి అవసరమైన డ్రా కాల్స్ సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది.

2. వివరాల స్థాయి (LoD)

మోడల్‌ను కంపోజిట్ చేసిన తర్వాత, SLIM విభిన్న స్థాయిలలో వివరాలతో బహుళ వెర్షన్‌లను రూపొందిస్తుంది. దీని అర్థం, సాంప్రదాయ LoD పద్ధతులను ఉపయోగించి మనం ఏదైనా వ్యక్తిగత మెష్ లేదా టెక్స్చర్ ఆస్తితో చేసే విధంగానే, గణనీయంగా తక్కువ త్రిభుజాలతో 3D మెష్ యొక్క వెర్షన్‌లను సృష్టించడం మరియు చాలా తక్కువ రిజల్యూషన్‌లలో టెక్స్చర్‌లను రూపొందించడం. మన వద్ద ప్రతి అంతర్లీన ఉదాహరణ యొక్క వ్యక్తిగత కోఆర్డినేట్ ఫ్రేమ్‌లు ఉన్నందున, ఈ పద్ధతులను SLIM మోడల్‌లకు వర్తింపజేసినప్పుడు మరింతగా ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు. సృష్టికర్త ఈ ఆస్తులన్నింటినీ కలిపి ఎలా రెండర్ చేయాలనుకున్నారో అనే పూర్తి సందర్భాన్ని ఇది మనకు అందిస్తుంది. ఈ జ్ఞానంతో, అనవసరమైన వివరాలను ఎక్కడ తొలగించాలి మరియు వినియోగదారులు గమనించే వివరాలను ఎక్కడ ఉంచాలి అనే దాని గురించి మరింత సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి SLIM మనకు అనుమతిస్తుంది.

సరైన సమయంలో సరైన ప్రాతినిధ్యం

ఒక వస్తువు యొక్క బహుళ ప్రాతినిధ్యాలను మనం సృష్టించిన తర్వాత, ఒక నిర్దిష్ట వినియోగదారుడి పరికరానికి ఏది ఉపయోగించాలో లేదా బదులుగా సాంప్రదాయ రెండరింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించాలో SLIM నిర్ణయించాలి. ఈ వ్యవస్థ ప్రపంచాన్ని మూడు విభిన్న ప్రాంతాలుగా విభజిస్తుంది. ఈ ప్రాంతాలను గురించి ఆలోచించడానికి ఒక సులభమైన మార్గం, ప్లేయర్ నుండి బయటకు విస్తరించి ఉన్న సమాంతర వివరాల వృత్తాలను ఊహించుకోవడం.

HH రీజియన్ (హెవీవెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లు, హెవీవెయిట్ రెండరింగ్)

HH ప్రాంతంలో, పూర్తి, హెవీవెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లు సర్వర్ నుండి క్లయింట్ డేటా మోడల్‌కు స్ట్రీమ్ చేయబడతాయి, మరియు ప్రతి ఇన్‌స్టాన్స్ కోసం డౌన్‌లోడ్ చేసి, రెండర్ చేయవలసిన నిర్దిష్ట ఆస్తి ప్రాతినిధ్యాన్ని క్లయింట్ నిర్ణయిస్తుంది. ఈ ప్రాంతంలో మెష్ LoDs మరియు టెక్స్చర్ mipsతో స్కేలింగ్ ఇప్పటికీ సాధించవచ్చు, కానీ కంపోజిటింగ్ ఉండదు. SLIMకు ముందు, ఒక అనుభవంలోకి స్ట్రీమ్ చేయబడిన ప్రతి ఇన్‌స్టాన్స్ ఇలాగే రెండర్ చేయబడేది. 

HL రీజియన్ (హెవీవెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లు, లైట్‌వెయిట్ రెండరింగ్) 

HL రీజియన్ HH మరియు LL రీజియన్‌ల మధ్య ఉంటుంది. ఈ రీజియన్‌లో, క్లయింట్ డేటా మోడల్‌లో హెవీవెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లను కలిగి ఉంటుంది, కానీ పూర్తి రెండర్ పైప్‌లైన్ లేదా SLIM పైప్‌లైన్‌ను ఉపయోగించి రెండర్ చేయడానికి ఎంచుకోవచ్చు. వినియోగదారు నెట్‌వర్క్ లేటెన్సీని ఎదుర్కొన్నప్పటికీ, HH మరియు LL రీజియన్‌ల మధ్య అంతరాయం లేని మార్పును నిర్ధారించడానికి ఈ రీజియన్ అనుకూలిస్తుంది. HH మరియు HL ప్రాంతాల మధ్య పరివర్తన పాయింట్ డైనమిక్‌గా ఉంటుంది, ఇది వనరుల అవసరంలో ఏ దిశలోనైనా పెరుగుదల లేదా తగ్గుదలకు ప్రతిస్పందనగా హార్మోనీని వెంటనే స్కేల్ అప్ లేదా స్కేల్ డౌన్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

LL రీజియన్ (లైట్‌వెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లు, లైట్‌వెయిట్ రెండరింగ్) 

LL ప్రాంతంలో, క్లయింట్ ఒక SLIM మోడల్ కోసం కోఆర్డినేట్ ఫ్రేమ్‌ను నిర్వచించడానికి అవసరమైన ఇన్‌స్టాన్స్‌ల అత్యంత తేలికపాటి ప్రాతినిధ్యాలను, కనీస మెటాడేటాతో పాటు మాత్రమే స్ట్రీమ్ చేస్తుంది. ఈ ప్రాంతంలో ప్రతి ఒక్క ఇన్‌స్టాన్స్ మరియు అసెట్‌ను కాకుండా, తేలికపాటి కాంపోజిట్ చేయబడిన SLIM మోడల్‌లు మాత్రమే రెండర్ చేయబడతాయి. ప్రతి హెవీవెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌ను స్ట్రీమ్ చేయడం మరియు సాంప్రదాయ రెండర్ పైప్‌లైన్‌ను ఉపయోగించడంతో పోలిస్తే, LL ప్రాంతానికి చాలా తక్కువ త్రిభుజాలు మరియు డ్రా కాల్స్ అవసరం, మరియు ఇది వినియోగదారు పరికరంలో మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది.

ఈ ప్రాంత పద్ధతి, ప్రతి హెవీవెయిట్ ఇన్‌స్టాన్స్ మరియు ఆస్తిని ఒకేసారి ఉపయోగించడం వల్ల అయ్యే పూర్తి గణన ఖర్చును భరించాల్సిన అవసరం లేకుండా, క్లయింట్‌కు ఎల్లప్పుడూ కనిపించే మొత్తం ప్రపంచాన్ని రెండర్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. దూరంగా ఉన్న వస్తువులు అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన, తేలికపాటి ప్రాతినిధ్యాలుగా ఉంటాయి, మరియు వినియోగదారు దగ్గరకు వచ్చినప్పుడు అవి వాటి అధిక-నమ్మకమైన ప్రతిరూపాలతో భర్తీ చేయబడతాయి. కాంపోజిట్‌లను మరియు బహుళ స్కేల్డ్ LoD మోడల్‌లను సృష్టించగల SLIM యొక్క సామర్థ్యం, ప్రతి వినియోగదారు పరికరానికి ఆస్తి నాణ్యతను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి హార్మోనీకి మరిన్ని మార్గాలను అందిస్తుంది.

అన్నీ కలిసి వచ్చినప్పుడు, ఆటగాడు పూర్తిగా లీనమైపోయి, ఏ ట్రాన్సిషన్ పాయింట్‌లను గానీ లేదా వివరాలలో మారుతున్న స్థాయిలను గానీ గమనించకూడదు.

భవిష్యత్తు: ఇక్కడ నుండి SLIM ఎటువైపు వెళుతుంది?

SLIM అనేది బహుళ-దశల ప్రయాణంలో కేవలం మొదటి అడుగు మాత్రమే, మరియు సృష్టికర్తలు ఈ సాంకేతికతను వారి వర్క్‌ఫ్లోలలో ఎలా ఏకీకృతం చేస్తారో చూడటానికి మేము ఉత్సాహంగా ఉన్నాము. భవిష్యత్తులో SLIMను రెండు ప్రధాన దిశలలో విస్తరించడానికి మేము అన్వేషిస్తున్నాము. 

SLIM చేయగల ఇతర విషయాలను నిర్ధారించడం 

మేము స్టూడియోలో క్రియేటర్లు నిర్దేశించే స్టాటిక్ మోడళ్లతో ప్రారంభిస్తున్నాము, కానీ భవిష్యత్తులో, SLIM రాబ్లాక్స్‌లోని అత్యంత సంక్లిష్టమైన మోడళ్లలో కొన్నింటిని ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు: ప్లాట్‌ఫారమ్ అవతారాలు. అవతారాలు, వాటికి సంబంధించిన అన్ని యానిమేషన్లు, పొరల వస్త్రాలు మరియు ఉపకరణాలతో, క్రియేటర్లకు ఒక అనూహ్యమైన వేరియబుల్ కాగలవు. అవతారాలను SLIM చేయడానికి అనుమతించడం అంటే, ఒక వ్యక్తిగత అవతార్ మోడల్ ఉపయోగించే రిసోర్స్‌లను ఇంజిన్ సమర్థవంతంగా పరిమితం చేయగలదని అర్థం.

కాలక్రమేణా, డైనమిక్ మోడళ్ల మార్పుల కోసం SLIMను ఉపయోగించుకునే ఎంపికను సృష్టికర్తలకు అందించాలని మేము కోరుకుంటున్నాము. సర్వర్ చురుకుగా మార్పులు చేయగల (ఉదాహరణకు, ఒక తలుపు తెరుచుకోవడం లేదా ఒక భాగం నాశనం కావడం) మోడల్‌ను ఊహించుకోండి, కానీ కొన్ని తెలివైన ఉపాయాలతో, క్లయింట్ అదే తేలికపాటి ప్రాతినిధ్యాన్ని తిరిగి ఉపయోగించుకోగలదు.

SLIM పైప్‌లైన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం 

ఇప్పుడు ఇంజిన్‌కు సౌలభ్యంలో ఒక కొత్త పార్శ్వాన్ని అందించే ఎండ్-టు-ఎండ్ పైప్‌లైన్ మన వద్ద ఉన్నందున, మేము పైప్‌లైన్‌ను కూడా మరింత తెలివైనదిగా, వేగవంతమైనదిగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా చేయడంపై దృష్టి పెడుతున్నాము. ఇందులో ఇవి ఉన్నాయి:

• టెక్స్చర్ రీ-అటలాసింగ్: బహుళ మోడల్ టెక్స్చర్‌లను తెలివిగా ఒకే, ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన టెక్స్చర్ షీట్‌లో ప్యాక్ చేయడం.
• ఆటోమేటిక్ సెగ్మెంటేషన్: ఉత్తమంగా SLIM చేయగల మోడళ్లను గుర్తించడానికి ప్రపంచం యొక్క సెమాంటిక్ మరియు స్థాన సంబంధిత అవగాహనను ఆటోమేటిక్‌గా ఉపయోగించడం.
• తక్కువ-బరువు గల ప్రాతినిధ్యాలు: ఆలస్యంపై తక్కువ ఆధారపడి ఉండే డైనమిక్ ఆబ్జెక్ట్‌ల కోసం, క్లయింట్‌పై రెండర్ చేయడానికి వాస్తవంగా వనరులు-రహితంగా ఉండే 2D ప్రాతినిధ్యాలను రూపొందించడాన్ని మేము అన్వేషిస్తున్నాము.
• హైరార్కికల్ SLIM: SLIM మోడళ్లను ఒకదాని తర్వాత ఒకటి అమర్చడం, తద్వారా ఇన్‌స్టాన్స్‌ల మొత్తం సమూహాలను సరళీకరించవచ్చు మరియు ఇంజిన్ విభిన్న స్థాయిల మధ్య డైనమిక్‌గా ఎంచుకోవచ్చు—ఉదాహరణకు, ఒకే చెట్టు నుండి అడవికి, ఆపై అడవులు మరియు ఇతర వస్తువులతో నిండిన మొత్తం భూభాగానికి.
• అప్-రెజ్జింగ్: ఈ రోజు, మేము పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతున్నాము, కానీ చాలా త్వరలో, క్రియేటర్ యొక్క అసలు కళాత్మక ఉద్దేశ్యాన్ని నిలుపుకుంటూనే, భవిష్యత్ హార్డ్‌వేర్ కోసం ఆస్తుల రిజల్యూషన్‌ను పెంచడానికి ఈ వ్యవస్థ మాకు అనుమతిస్తుంది. ఈ కొత్త ఆర్కిటెక్చర్ అంటే, మా ఇంజిన్ వాస్తవికతను అనుకరించడంలో మెరుగవుతున్న కొద్దీ, అది ఉపయోగించే ప్రాతినిధ్యాలను మేము నిరంతరం అప్‌గ్రేడ్ చేయగలము. 

హార్మోనీ మరియు మా స్ట్రీమింగ్, కంటెంట్ డెలివరీ ఆర్కిటెక్చర్‌లోని మిగిలిన భాగాలతో కలిసి, SLIM అనేది మరింత మంది ప్లేయర్‌ల కోసం విస్తృతమైన మరియు వివరణాత్మక ప్రపంచాలకు మద్దతు ఇచ్చే మా దృష్టిలో ఒక భారీ పురోగతి. మా ఇంజిన్, కంటెంట్ డెలివరీ, మరియు క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ యొక్క సన్నిహిత సమీకరణ, లక్షలాది మంది సృష్టికర్తల నుండి వచ్చిన భారీ కంటెంట్ బేస్‌తో కలిసి, మొత్తం అనుభవాన్ని మెరుగుపరిచే లోతుగా అనుసంధానించబడిన వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి మాకు వీలు కల్పిస్తుంది. మా ఇంజిన్ వాస్తవికతను అనుకరించడంలో మెరుగవుతున్న కొద్దీ, అది ఉపయోగించే ప్రాతినిధ్యాలను మనం నిరంతరం అప్‌గ్రేడ్ చేయగలము. ఈ రోజు, మేము పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి పెడుతున్నాము, కానీ చాలా త్వరలో, సృష్టికర్తల అసలు కళాత్మక ఉద్దేశ్యాన్ని నిలుపుకుంటూనే, భవిష్యత్ హార్డ్‌వేర్ కోసం అసెట్‌లను అప్-రెజ్ చేయడానికి ఈ వ్యవస్థే మాకు అనుమతిస్తుంది.

మేము నిర్మిస్తున్న ప్లాట్‌ఫారమ్ ఆ కళాత్మక ఉద్దేశ్యాన్ని గౌరవించడమే కాకుండా, రాబ్లాక్స్ అందుబాటులో ఉన్న ఎక్కడైనా, వివిధ రకాల పరికరాలపై ఏ వినియోగదారుడికైనా వారి సృష్టిని తెలివిగా మరియు స్వయంచాలకంగా అందించగలదు. దీనితో కమ్యూనిటీ ఏమి నిర్మిస్తుందో చూడటానికి మేము వేచి ఉండలేము.