مشروع التمويل الربيعي لـ Token Engineering Commons: تحسين آلية Bonding Curve لنظام عملة
تتركز مشاريع التمويل لفصل الربيع لعام 2024 في Token Engineering Commons (TEC) على استخدام التكنولوجيا المتقدمة لتحسين آلية منحنى الربط في نظام العملات. يجمع هذا المشروع الابتكاري بين التعلم المعزز وتقنيات النمذجة والمحاكاة القائمة على الوكلاء، بهدف تعزيز الأمان الاقتصادي لنظام العملات.
خلفية المشروع والأهداف
تعتبر منحنى الربط جزءًا رئيسيًا من نظام عملة، حيث تلعب دورًا مهمًا في ضبط أسعار العملات، وتوفير السيولة، وتوفير العرض الديناميكي. يستمر هذا المشروع في مفهوم تحسين الآليين الذي اقترحه فريق IncentiveAI في عام 2018، ويستند إلى أبحاث مجموعة دراسات منحنى الربط (BCRG)، لاستكشاف تركيبة منحنى الربط لـ PAMM (المُصنِع الآلي الأولي للسوق ) و SAMM (المُصنِع الآلي الثانوي للسوق ).
تتركز فريق المشروع في مجال هندسة العملات، وتهدف إلى حل مشكلات تصميم وتحسين الأنظمة المعقدة من خلال النمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكلاء. يخططون لاستخدام وكيل AI تم تدريبه من خلال التعلم المعزز لاستكشاف الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة التي قد تظهر تحت تركيبات منحنيات PAMM وSAMM المختلفة، ومن خلال التحليل المقارن واستكشاف فضاء السلوك، للبحث عن تركيبات معلمات مستقرة وعالية الجودة، من أجل تحسين تصميم آلية البروتوكول وتقليل مخاطر الأمان الاقتصادي.
طرق البحث
ستختار الدراسة أربعة أنواع شائعة من أنواع منحنى PAMM ( الخطية، الأسية، الدالة الأسية و S-المنحني ) ونوعين من SAMM ( المنتج الثابت والنوع المختلط )، لتشكيل 8 مخططات تركيبيه. من خلال النمذجة المستندة إلى الوكلاء والمحاكاة، سيستكشف فريق المشروع الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة تحت كل مخطط واحتمالية حدوثها، ويحاكي تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام، ومن ثم يضع استراتيجيات للتعامل مع هذه التأثيرات وتحسين الخطط.
سوف يعتمد المشروع على حساب Holobit المتقدم لتحقيق الشفافية الكاملة في بناء النموذج وعملية التجربة. هذه الطريقة المبتكرة تأمل في إدخال التعلم المعزز في هندسة العملة ، لتشكيل آلية تحسين بروتوكول قائمة على نمذجة الوكلاء والمحاكاة القائمة على الوكلاء ، مما يتيح التعميم وإعادة الاستخدام ، وقد تعزز بشكل كبير الأمان الاقتصادي لنظام العملة.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة لاقتصاد العملات تحت استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، ويتضمن 8 أنواع من تجارب PAMM و SAMM، النموذج شفاف تمامًا وسهل الفهم والتحقق.
تقرير بحثي يستند إلى استكشاف AI-agent، حيث يتم تحليل استراتيجيات الهجوم الخبيث المحتملة تحت تركيبات مختلفة من منحنى الربط، بما في ذلك عملية النمذجة، محتوى التجارب، تقييم المخاطر والتوصيات للتحسين.
قيمة المشروع
يهدف هذا المشروع ليس فقط إلى تحسين أمان نظام العملة، ولكن أيضًا إلى تعزيز ممارسات هندسة الرموز. من خلال منصة Holobit، ستتاح نتائج المشروع كسلع عامة، مما يسهل على أعضاء المجتمع التعلم والتحقق. تساعد هذه الطريقة الشفافة والتعليمية في تعزيز فهم الجمهور لمنحنى الربط وتحليل الأنظمة المعقدة، مما يعزز انتشار وتطوير هندسة الرموز.
على المدى الطويل، يهدف المشروع إلى جعل المزيد من الأشخاص مهندسي عملة، لوضع الأساس لبناء نظام بيئي للعملة لامركزي مضاد للهشاشة ومستدام. من خلال طريقة مدفوعة من المجتمع، يمكن للجميع المشاركة في تدقيق الأمان الاقتصادي للبروتوكول، مما يحقق الرقابة الذاتية الحقيقية من قبل المجتمع، ويدفع تقدم هندسة العملة على المستويين النظري والعملي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
10
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MEVVictimAlliance
· 08-15 00:22
ما فائدة تحسين المنحنى هذا على أي حال ، فقد تم انتزاعه بالفعل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-7b078580
· 08-14 20:34
البيانات تخدع مرة أخرى، لقد لاحظت أن معدل الثغرات في curve مؤخرًا هو 82.6%، انتظر الهبوط بصبر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-74b10196
· 08-13 22:56
又 هو شريك متواطئ AI
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZKProofster
· 08-13 18:38
تقنياً، لا تزال نمذجة الوكلاء لديهم تفتقر إلى الدقة الرياضية... هز كتفي
شاهد النسخة الأصليةرد0
StealthMoon
· 08-12 05:17
تِزْتِزْ، مرة أخرى تفعل هذه الأمور العالية المستوى، المحفظة الأمان أولاً ها
شاهد النسخة الأصليةرد0
ApyWhisperer
· 08-12 05:14
هذه الموجة من ai شديدة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainChef
· 08-12 05:11
همم، هذه وصفة منحنى الربط تحتاج إلى مزيد من التوابل... الطعم الخام لا يزال يبدو نصف مطبوخ بصراحة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GhostWalletSleuth
· 08-12 05:10
هل بدأوا مرة أخرى في الترويج لمفهوم الذكاء الاصطناعي؟ تاف تاف
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainThinkTank
· 08-12 05:01
مرة أخرى نرى نفس الفكرة القديمة للتحكم في المنحنيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تشير البيانات إلى أن مثل هذه الآليات فشلت في سوق الدببة في عام 2018، يجب على الشباب أن يكونوا حذرين في المشاركة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainDecoder
· 08-12 04:55
تشير البيانات إلى أن معظم حلول التحسين تعاني من مشكلة شائعة: فرضية الاستقرار في نمذجة الوكيل مثالية بشكل مفرط. يُوصى بالرجوع إلى مقال فيتاليك من عام 2020 لاستكشاف متانة النظام في سيناريوهات صدمة السيولة بشكل أعمق.
برنامج TEC للمنح الربيعية: تحسين الذكاء الاصطناعي لمنح منحنى الربط لتعزيز أمان عملة النظام البيئي
مشروع التمويل الربيعي لـ Token Engineering Commons: تحسين آلية Bonding Curve لنظام عملة
تتركز مشاريع التمويل لفصل الربيع لعام 2024 في Token Engineering Commons (TEC) على استخدام التكنولوجيا المتقدمة لتحسين آلية منحنى الربط في نظام العملات. يجمع هذا المشروع الابتكاري بين التعلم المعزز وتقنيات النمذجة والمحاكاة القائمة على الوكلاء، بهدف تعزيز الأمان الاقتصادي لنظام العملات.
خلفية المشروع والأهداف
تعتبر منحنى الربط جزءًا رئيسيًا من نظام عملة، حيث تلعب دورًا مهمًا في ضبط أسعار العملات، وتوفير السيولة، وتوفير العرض الديناميكي. يستمر هذا المشروع في مفهوم تحسين الآليين الذي اقترحه فريق IncentiveAI في عام 2018، ويستند إلى أبحاث مجموعة دراسات منحنى الربط (BCRG)، لاستكشاف تركيبة منحنى الربط لـ PAMM (المُصنِع الآلي الأولي للسوق ) و SAMM (المُصنِع الآلي الثانوي للسوق ).
تتركز فريق المشروع في مجال هندسة العملات، وتهدف إلى حل مشكلات تصميم وتحسين الأنظمة المعقدة من خلال النمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكلاء. يخططون لاستخدام وكيل AI تم تدريبه من خلال التعلم المعزز لاستكشاف الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة التي قد تظهر تحت تركيبات منحنيات PAMM وSAMM المختلفة، ومن خلال التحليل المقارن واستكشاف فضاء السلوك، للبحث عن تركيبات معلمات مستقرة وعالية الجودة، من أجل تحسين تصميم آلية البروتوكول وتقليل مخاطر الأمان الاقتصادي.
طرق البحث
ستختار الدراسة أربعة أنواع شائعة من أنواع منحنى PAMM ( الخطية، الأسية، الدالة الأسية و S-المنحني ) ونوعين من SAMM ( المنتج الثابت والنوع المختلط )، لتشكيل 8 مخططات تركيبيه. من خلال النمذجة المستندة إلى الوكلاء والمحاكاة، سيستكشف فريق المشروع الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة تحت كل مخطط واحتمالية حدوثها، ويحاكي تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام، ومن ثم يضع استراتيجيات للتعامل مع هذه التأثيرات وتحسين الخطط.
سوف يعتمد المشروع على حساب Holobit المتقدم لتحقيق الشفافية الكاملة في بناء النموذج وعملية التجربة. هذه الطريقة المبتكرة تأمل في إدخال التعلم المعزز في هندسة العملة ، لتشكيل آلية تحسين بروتوكول قائمة على نمذجة الوكلاء والمحاكاة القائمة على الوكلاء ، مما يتيح التعميم وإعادة الاستخدام ، وقد تعزز بشكل كبير الأمان الاقتصادي لنظام العملة.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة لاقتصاد العملات تحت استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، ويتضمن 8 أنواع من تجارب PAMM و SAMM، النموذج شفاف تمامًا وسهل الفهم والتحقق.
تقرير بحثي يستند إلى استكشاف AI-agent، حيث يتم تحليل استراتيجيات الهجوم الخبيث المحتملة تحت تركيبات مختلفة من منحنى الربط، بما في ذلك عملية النمذجة، محتوى التجارب، تقييم المخاطر والتوصيات للتحسين.
قيمة المشروع
يهدف هذا المشروع ليس فقط إلى تحسين أمان نظام العملة، ولكن أيضًا إلى تعزيز ممارسات هندسة الرموز. من خلال منصة Holobit، ستتاح نتائج المشروع كسلع عامة، مما يسهل على أعضاء المجتمع التعلم والتحقق. تساعد هذه الطريقة الشفافة والتعليمية في تعزيز فهم الجمهور لمنحنى الربط وتحليل الأنظمة المعقدة، مما يعزز انتشار وتطوير هندسة الرموز.
على المدى الطويل، يهدف المشروع إلى جعل المزيد من الأشخاص مهندسي عملة، لوضع الأساس لبناء نظام بيئي للعملة لامركزي مضاد للهشاشة ومستدام. من خلال طريقة مدفوعة من المجتمع، يمكن للجميع المشاركة في تدقيق الأمان الاقتصادي للبروتوكول، مما يحقق الرقابة الذاتية الحقيقية من قبل المجتمع، ويدفع تقدم هندسة العملة على المستويين النظري والعملي.