Proyecto de financiamiento de primavera de Token Engineering Commons: Optimización del mecanismo de la Bonding Curve del ecosistema de Token
Token Engineering Commons (TEC) El programa de financiación de primavera de 2024 se centra en la optimización de los mecanismos de bonding curve en los ecosistemas de Token utilizando tecnologías avanzadas. Este innovador proyecto combina el aprendizaje por refuerzo y técnicas de modelado y simulación basadas en agentes, con el objetivo de mejorar la seguridad económica de los sistemas de Token.
Antecedentes y objetivos del proyecto
La curva de vinculación, como componente clave del ecosistema de Token, desempeña un papel importante en la regulación del precio de los Token, la provisión de liquidez y la dinamización del suministro. Este proyecto continúa con la idea de optimización del mecanismo AI-agent propuesta por el equipo de IncentiveAI en 2018, y, sobre la base de la investigación del Grupo de Investigación de Curvas de Vinculación (BCRG), explora aún más la combinación de PAMM (Primary Automated Market Maker) y SAMM (Secondary Automated Market Maker).
El equipo del proyecto se centra en el campo de la Token Engineering, y se dedica a resolver problemas de diseño y optimización de sistemas complejos mediante modelado y simulación basados en agentes. Planean utilizar agentes de IA entrenados con aprendizaje por refuerzo para explorar las posibles estrategias maliciosas que pueden surgir bajo diferentes combinaciones de curvas de vinculación PAMM y SAMM, y a través de análisis comparativos y exploración del espacio de comportamiento, buscar combinaciones de parámetros estables y de alta calidad para optimizar el diseño del mecanismo del protocolo y reducir el riesgo de seguridad económica.
Métodos de Investigación
El estudio seleccionará cuatro tipos comunes de curvas de vinculación PAMM ( lineal, exponencial, de función potencia y en S ), y dos tipos de SAMM ( producto constante y tipo mixto ), formando 8 combinaciones. A través de la modelación y simulación basada en agentes, el equipo del proyecto explorará las posibles estrategias maliciosas bajo cada combinación y su probabilidad de ocurrencia, y simulará el impacto de estas estrategias en el sistema para desarrollar estrategias de respuesta y planes de optimización.
El proyecto aprovechará la cuenta avanzada de Holobit para lograr la total transparencia en la construcción de modelos y el proceso experimental. Este enfoque innovador tiene el potencial de introducir el aprendizaje reforzado en la Ingeniería de Tokens, formando un mecanismo de optimización de protocolos basado en modelos de agentes y agentes AI, que es universal y reutilizable, y podría mejorar significativamente la seguridad económica del ecosistema de Token.
Resultados Esperados
Un modelo de simulación de una cadena económica de Token con AI-agent, que incluye 8 tipos de combinaciones de PAMM y SAMM, el modelo es completamente transparente y fácil de entender y verificar.
Un informe de investigación basado en la exploración de agentes de IA que analiza detalladamente las posibles estrategias de ataque malicioso bajo diferentes combinaciones de curvas de vinculación, incluyendo el proceso de modelado, contenido experimental, evaluación de riesgos y recomendaciones de optimización.
Valor del proyecto
El proyecto no solo se compromete a mejorar la seguridad del sistema de tokens, sino que también tiene como objetivo promover la práctica de la ingeniería de tokens. A través de la plataforma Holobit, los resultados del proyecto se abrirán como bienes públicos, facilitando el aprendizaje y la verificación por parte de los miembros de la comunidad. Este enfoque transparente y educativo ayuda a aumentar la comprensión del público sobre las curvas de vinculación y el análisis de sistemas complejos, promoviendo la difusión y el desarrollo de la ingeniería de tokens.
A largo plazo, el proyecto tiene como objetivo capacitar a más personas como Token Engineer, sentando las bases para construir ecosistemas de tokens descentralizados que sean robustos y sostenibles. A través de un enfoque impulsado por la comunidad, todos pueden participar en las auditorías de seguridad económica del protocolo, logrando una verdadera autorregulación comunitaria y promoviendo el avance de la Ingeniería de Tokens en los niveles teóricos y prácticos.
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MEVVictimAlliance
· 08-15 00:22
¿Para qué sirve esta optimización de curve si al final ya nos han adelantado?
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GateUser-7b078580
· 08-14 20:34
Los datos engañan nuevamente, he observado que la tasa de vulnerabilidad de Curve es del 82.6%, paciencia para esperar la caída.
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GateUser-74b10196
· 08-13 22:56
Otra vez es AI cómplice.
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ZKProofster
· 08-13 18:38
técnicamente hablando, su modelado de agentes aún carece de rigor matemático... smh
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StealthMoon
· 08-12 05:17
Tsk tsk, haciendo estas cosas elegantes, la seguridad de la Billetera es lo primero.
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ApyWhisperer
· 08-12 05:14
Esta ola de operaciones de IA es intensa.
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ChainChef
· 08-12 05:11
hmm esta receta de curva de enlace necesita más sazonamiento... la alfa cruda todavía sabe un poco medio cocida, la verdad
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GhostWalletSleuth
· 08-12 05:10
¿Otra vez hablando de la idea de la IA? Tsk tsk
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BlockchainThinkTank
· 08-12 05:01
Una vez más vemos esta trampa de control de curvas asistido por IA, los datos indican que en el mercado bajista de 18, mecanismos similares finalmente fracasaron, los jóvenes deben participar con precaución.
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BlockchainDecoder
· 08-12 04:55
Los datos muestran que la mayoría de las soluciones de optimización presentan un problema común: la suposición de estado estacionario en el modelado del agente es demasiado idealista. Se recomienda consultar el artículo de Vitalik de 2020 para profundizar en la robustez del sistema en escenarios de choque de Liquidez.
Programa de subvenciones TEC primavera: optimización de AI de la curva de vinculación para mejorar la seguridad del ecosistema de Token
Proyecto de financiamiento de primavera de Token Engineering Commons: Optimización del mecanismo de la Bonding Curve del ecosistema de Token
Token Engineering Commons (TEC) El programa de financiación de primavera de 2024 se centra en la optimización de los mecanismos de bonding curve en los ecosistemas de Token utilizando tecnologías avanzadas. Este innovador proyecto combina el aprendizaje por refuerzo y técnicas de modelado y simulación basadas en agentes, con el objetivo de mejorar la seguridad económica de los sistemas de Token.
Antecedentes y objetivos del proyecto
La curva de vinculación, como componente clave del ecosistema de Token, desempeña un papel importante en la regulación del precio de los Token, la provisión de liquidez y la dinamización del suministro. Este proyecto continúa con la idea de optimización del mecanismo AI-agent propuesta por el equipo de IncentiveAI en 2018, y, sobre la base de la investigación del Grupo de Investigación de Curvas de Vinculación (BCRG), explora aún más la combinación de PAMM (Primary Automated Market Maker) y SAMM (Secondary Automated Market Maker).
El equipo del proyecto se centra en el campo de la Token Engineering, y se dedica a resolver problemas de diseño y optimización de sistemas complejos mediante modelado y simulación basados en agentes. Planean utilizar agentes de IA entrenados con aprendizaje por refuerzo para explorar las posibles estrategias maliciosas que pueden surgir bajo diferentes combinaciones de curvas de vinculación PAMM y SAMM, y a través de análisis comparativos y exploración del espacio de comportamiento, buscar combinaciones de parámetros estables y de alta calidad para optimizar el diseño del mecanismo del protocolo y reducir el riesgo de seguridad económica.
Métodos de Investigación
El estudio seleccionará cuatro tipos comunes de curvas de vinculación PAMM ( lineal, exponencial, de función potencia y en S ), y dos tipos de SAMM ( producto constante y tipo mixto ), formando 8 combinaciones. A través de la modelación y simulación basada en agentes, el equipo del proyecto explorará las posibles estrategias maliciosas bajo cada combinación y su probabilidad de ocurrencia, y simulará el impacto de estas estrategias en el sistema para desarrollar estrategias de respuesta y planes de optimización.
El proyecto aprovechará la cuenta avanzada de Holobit para lograr la total transparencia en la construcción de modelos y el proceso experimental. Este enfoque innovador tiene el potencial de introducir el aprendizaje reforzado en la Ingeniería de Tokens, formando un mecanismo de optimización de protocolos basado en modelos de agentes y agentes AI, que es universal y reutilizable, y podría mejorar significativamente la seguridad económica del ecosistema de Token.
Resultados Esperados
Un modelo de simulación de una cadena económica de Token con AI-agent, que incluye 8 tipos de combinaciones de PAMM y SAMM, el modelo es completamente transparente y fácil de entender y verificar.
Un informe de investigación basado en la exploración de agentes de IA que analiza detalladamente las posibles estrategias de ataque malicioso bajo diferentes combinaciones de curvas de vinculación, incluyendo el proceso de modelado, contenido experimental, evaluación de riesgos y recomendaciones de optimización.
Valor del proyecto
El proyecto no solo se compromete a mejorar la seguridad del sistema de tokens, sino que también tiene como objetivo promover la práctica de la ingeniería de tokens. A través de la plataforma Holobit, los resultados del proyecto se abrirán como bienes públicos, facilitando el aprendizaje y la verificación por parte de los miembros de la comunidad. Este enfoque transparente y educativo ayuda a aumentar la comprensión del público sobre las curvas de vinculación y el análisis de sistemas complejos, promoviendo la difusión y el desarrollo de la ingeniería de tokens.
A largo plazo, el proyecto tiene como objetivo capacitar a más personas como Token Engineer, sentando las bases para construir ecosistemas de tokens descentralizados que sean robustos y sostenibles. A través de un enfoque impulsado por la comunidad, todos pueden participar en las auditorías de seguridad económica del protocolo, logrando una verdadera autorregulación comunitaria y promoviendo el avance de la Ingeniería de Tokens en los niveles teóricos y prácticos.