Projeto de financiamento da Token Engineering Commons na primavera: Otimização do mecanismo de Bonding Curve do ecossistema de Tokens
Token Engineering Commons (TEC) O programa de financiamento da primavera de 2024 foca na otimização do mecanismo de bonding curve nos ecossistemas de Token utilizando tecnologias avançadas. Este projeto inovador combina aprendizado por reforço e modelagem e simulação baseada em agentes, com o objetivo de melhorar a segurança econômica dos sistemas de Token.
Contexto e Objetivos do Projeto
A curva de vinculação é uma parte fundamental do ecossistema de Token, desempenhando um papel importante na regulação do preço do Token, na oferta de liquidez e na dinamização da oferta. Este projeto dá continuidade à ideia de otimização do mecanismo de agente de IA proposta pela equipe da IncentiveAI em 2018 e, com base na pesquisa do Grupo de Pesquisa de Curvas de Vinculação (BCRG), explora ainda mais a combinação de PAMM (Primary Automated Market Maker) e SAMM (Secondary Automated Market Maker).
A equipe do projeto está focada na área de Token Engineering, dedicando-se a resolver problemas de design e otimização de sistemas complexos por meio de modelagem e simulação baseadas em agentes. Eles planejam utilizar agentes de IA treinados com aprendizado por reforço para explorar estratégias maliciosas que podem surgir sob diferentes combinações de curvas de bonding PAMM e SAMM, e, através de análises comparativas e exploração do espaço de comportamento, procurar combinações de parâmetros estáveis e de qualidade para otimizar o design do mecanismo do protocolo e reduzir o risco econômico.
Métodos de Pesquisa
A pesquisa selecionará quatro tipos comuns de curvas de bonding PAMM ( linear, exponencial, função potência e S-curve ) e dois tipos SAMM ( produto constante e híbrido ), formando 8 combinações. Através de modelagem e simulação baseadas em agentes, a equipe do projeto explorará as potenciais estratégias maliciosas e suas probabilidades de ocorrência sob cada combinação, e simulará o impacto dessas estratégias no sistema, a fim de formular estratégias de resposta e planos de otimização.
O projeto irá utilizar a conta avançada Holobit para alcançar a total transparência na construção de modelos e no processo experimental. Este método inovador tem o potencial de introduzir o aprendizado reforçado na Engenharia de Token, formando um mecanismo de protocolo otimizado baseado em simulações de modelagem com agentes de IA e agentes, apresentando universalidade e reutilização, o que pode aumentar significativamente a segurança econômica do ecossistema de tokens.
Resultados Esperados
Um modelo de simulação de uma cadeia econômica de Token com agente AI, incluindo 8 tipos de planos experimentais de combinação PAMM e SAMM, o modelo é completamente transparente e fácil de entender e verificar.
Um relatório de pesquisa baseado na exploração de agentes de IA, que analisa detalhadamente as potenciais estratégias de ataque malicioso sob diferentes combinações de curvas de bonding, incluindo o processo de modelagem, conteúdo experimental, avaliação de riscos e recomendações de otimização.
Valor do projeto
Este projeto não se dedica apenas a aumentar a segurança do sistema de Token, mas também visa promover a prática de Token Engineering. Através da plataforma Holobit, os resultados do projeto serão abertos como bens públicos, facilitando o aprendizado e a verificação dos membros da comunidade. Esta abordagem transparente e educacional ajuda a aumentar a compreensão do público sobre a bonding curve e a análise de sistemas complexos, impulsionando a difusão e o desenvolvimento do Token Engineering.
A longo prazo, o projeto visa permitir que mais pessoas se tornem Token Engineers, estabelecendo as bases para a construção de um ecossistema de tokens descentralizado, resistente e sustentável. Através de uma abordagem impulsionada pela comunidade, todos podem participar da auditoria de segurança econômica do protocolo, realizando uma verdadeira autorregulação comunitária e promovendo o progresso da Token Engineering nos níveis teórico e prático.
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MEVVictimAlliance
· 08-15 00:22
Qual é a utilidade desta otimização de curva? De qualquer forma, já foi tudo roubado.
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GateUser-7b078580
· 08-14 20:34
Os dados estão a enganar novamente, observei a taxa de vulnerabilidade do curve recentemente em 82,6%, vamos esperar pacientemente que caia.
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GateUser-74b10196
· 08-13 22:56
Outra vez é AI cúmplice.
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ZKProofster
· 08-13 18:38
tecnicamente falando, a modelagem do agente deles ainda carece de rigor matemático... smh
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StealthMoon
· 08-12 05:17
Tsk tsk, a fazer estas coisas elegantes, a segurança da carteira em primeiro lugar, ok?
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ApyWhisperer
· 08-12 05:14
Esta rodada de AI está forte.
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ChainChef
· 08-12 05:11
hmm esta receita de curva de ligação precisa de mais tempero... alpha cru ainda tem um sabor um pouco meio cozido para ser sincero
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GhostWalletSleuth
· 08-12 05:10
Já estão a promover o conceito de IA novamente? Tsk tsk.
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BlockchainThinkTank
· 08-12 05:01
Mais uma vez, esta velha abordagem de controle de curva assistida por IA aparece. Os dados mostram que, em 2018, mecanismos semelhantes acabaram falhando no Bear Market. Os jovens devem participar com cautela.
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BlockchainDecoder
· 08-12 04:55
Os dados mostram que a maioria das soluções de otimização apresenta um problema comum: a hipótese de estado estacionário na modelagem do agente é excessivamente idealizada. Recomenda-se consultar o artigo de Vitalik de 2020 para uma exploração mais aprofundada da robustez do sistema em cenários de choque de liquidez.
TEC Programa de Subvenções de Primavera: AI otimiza a Curva de Ligação para aumentar a segurança do ecossistema de Tokens
Projeto de financiamento da Token Engineering Commons na primavera: Otimização do mecanismo de Bonding Curve do ecossistema de Tokens
Token Engineering Commons (TEC) O programa de financiamento da primavera de 2024 foca na otimização do mecanismo de bonding curve nos ecossistemas de Token utilizando tecnologias avançadas. Este projeto inovador combina aprendizado por reforço e modelagem e simulação baseada em agentes, com o objetivo de melhorar a segurança econômica dos sistemas de Token.
Contexto e Objetivos do Projeto
A curva de vinculação é uma parte fundamental do ecossistema de Token, desempenhando um papel importante na regulação do preço do Token, na oferta de liquidez e na dinamização da oferta. Este projeto dá continuidade à ideia de otimização do mecanismo de agente de IA proposta pela equipe da IncentiveAI em 2018 e, com base na pesquisa do Grupo de Pesquisa de Curvas de Vinculação (BCRG), explora ainda mais a combinação de PAMM (Primary Automated Market Maker) e SAMM (Secondary Automated Market Maker).
A equipe do projeto está focada na área de Token Engineering, dedicando-se a resolver problemas de design e otimização de sistemas complexos por meio de modelagem e simulação baseadas em agentes. Eles planejam utilizar agentes de IA treinados com aprendizado por reforço para explorar estratégias maliciosas que podem surgir sob diferentes combinações de curvas de bonding PAMM e SAMM, e, através de análises comparativas e exploração do espaço de comportamento, procurar combinações de parâmetros estáveis e de qualidade para otimizar o design do mecanismo do protocolo e reduzir o risco econômico.
Métodos de Pesquisa
A pesquisa selecionará quatro tipos comuns de curvas de bonding PAMM ( linear, exponencial, função potência e S-curve ) e dois tipos SAMM ( produto constante e híbrido ), formando 8 combinações. Através de modelagem e simulação baseadas em agentes, a equipe do projeto explorará as potenciais estratégias maliciosas e suas probabilidades de ocorrência sob cada combinação, e simulará o impacto dessas estratégias no sistema, a fim de formular estratégias de resposta e planos de otimização.
O projeto irá utilizar a conta avançada Holobit para alcançar a total transparência na construção de modelos e no processo experimental. Este método inovador tem o potencial de introduzir o aprendizado reforçado na Engenharia de Token, formando um mecanismo de protocolo otimizado baseado em simulações de modelagem com agentes de IA e agentes, apresentando universalidade e reutilização, o que pode aumentar significativamente a segurança econômica do ecossistema de tokens.
Resultados Esperados
Um modelo de simulação de uma cadeia econômica de Token com agente AI, incluindo 8 tipos de planos experimentais de combinação PAMM e SAMM, o modelo é completamente transparente e fácil de entender e verificar.
Um relatório de pesquisa baseado na exploração de agentes de IA, que analisa detalhadamente as potenciais estratégias de ataque malicioso sob diferentes combinações de curvas de bonding, incluindo o processo de modelagem, conteúdo experimental, avaliação de riscos e recomendações de otimização.
Valor do projeto
Este projeto não se dedica apenas a aumentar a segurança do sistema de Token, mas também visa promover a prática de Token Engineering. Através da plataforma Holobit, os resultados do projeto serão abertos como bens públicos, facilitando o aprendizado e a verificação dos membros da comunidade. Esta abordagem transparente e educacional ajuda a aumentar a compreensão do público sobre a bonding curve e a análise de sistemas complexos, impulsionando a difusão e o desenvolvimento do Token Engineering.
A longo prazo, o projeto visa permitir que mais pessoas se tornem Token Engineers, estabelecendo as bases para a construção de um ecossistema de tokens descentralizado, resistente e sustentável. Através de uma abordagem impulsionada pela comunidade, todos podem participar da auditoria de segurança econômica do protocolo, realizando uma verdadeira autorregulação comunitária e promovendo o progresso da Token Engineering nos níveis teórico e prático.