Valve启动了一项新的Steam Labs实验，该实验现已在网站和Windows托盘附件应用程序中提供。Steam Lab实验008:“玩下一个”使用Valve的机器学习算法，提示你建议哪些没用过的游戏可以溜进图书馆。

我相信许多常规的HEXUS用户会有相当广泛的Steam游戏库，他们会比以前更频繁地添加它们。Castyson就是这种情况，便宜的商品和捆绑包添加到Steam库中的速度比可用时间快得多(我不想偏离值得信赖的经典，我知道这些经典很有吸引力，也很有趣)。

当你计划购买新游戏或只是浏览Steam商店时，网站/应用程序将使用Valve的交互式推荐器技术来定制你看到的内容。它利用机器学习观察你喜欢玩的游戏，并从全店提出个性化建议。您可以转到此链接来自定义交互式推荐器如何使用滑块、标签和其他设置。

现在，Valve已经采用了这项技术，并将其应用于尚未在您的个人库中玩过的游戏。你会注意到，该提案可能包括彻底玩过的游戏的母带，但在流行游戏中很容易移动或刷新列表，以更仔细地考虑下一个耗时的电脑游戏。为了使决策过程更简单，“播放下一页”包含各种适合未使用的游戏的标签，您可以通过将鼠标悬停在缩略图上来查看缩略图中找到的动作的“微预告片”。

从这是一个“实验”的事实中可能很明显，系统正在进行中，有时可能会产生意想不到的结果。