Token Engineering Commons (TEC) Весенний фонд 2024 года сосредоточен на использовании современных технологий для оптимизации механизма bonding curve в экосистеме токенов. Этот инновационный проект сочетает в себе методы усиленного обучения и моделирования и имитации на основе агентов, направленные на повышение экономической безопасности токенов.
Фон проекта и цели
Bonding curve как ключевой компонент токен-экосистемы играет важную роль в регулировании цен на токены, предоставлении ликвидности и динамическом управлении предложением. Этот проект продолжает концепцию оптимизации механизма AI-agent, предложенную командой IncentiveAI в 2018 году, и на основе исследований Bonding Curve Research Group (BCRG) дополнительно исследует комбинацию bonding curve PAMM (Primary Automated Market Maker) и SAMM (Secondary Automated Market Maker).
Команда проекта сосредоточена на области Токен-инженерии и стремится решать проблемы проектирования и оптимизации сложных систем с помощью моделирования и симуляции на основе агентов. Они планируют использовать AI-агентов, обученных с помощью обучения с подкреплением, для исследования возможных злонамеренных стратегий при различных комбинациях кривых связывания PAMM и SAMM, а также искать стабильные и качественные параметры для оптимизации проектирования механизмов протоколов и снижения экономических рисков.
Метод исследования
Исследование выберет четыре распространенных типа кривых PAMM bonding curve (: линейная, экспоненциальная, степенная и S-образная ), а также два типа SAMM (: постоянный продукт и смешанный ), образуя 8 комбинационных схем. С помощью агентного моделирования и симуляции команда проекта изучит потенциальные злонамеренные стратегии и их вероятность возникновения для каждой схемы, а также смоделирует влияние этих стратегий на систему, чтобы разработать стратегии реагирования и оптимизации.
Проект будет использовать продвинутый аккаунт Holobit для достижения полной прозрачности в процессе построения моделей и экспериментов. Этот инновационный подход имеет потенциал для внедрения усиленного обучения в Token Engineering, формируя оптимизационные методы протокольного моделирования на основе AI-агентов и агентного подхода, обладая универсальностью и повторной применимостью, что может значительно повысить экономическую безопасность токен-экосистемы.
Ожидаемые результаты
Модель симуляции токеномики с внедрением AI-агента, включающая 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM, модель полностью прозрачна и легка для понимания и верификации.
Исследовательский отчет, основанный на исследовании AI-агентов, подробно анализирует потенциальные злонамеренные стратегии атак в различных комбинациях bonding curve, включая процесс моделирования, содержание эксперимента, оценку рисков и рекомендации по оптимизации.
Проектная стоимость
Этот проект не только стремится повысить безопасность токен-системы, но и нацелен на продвижение практики токен-инженерии. Через платформу Holobit результаты проекта будут открыты как общественные блага, что облегчит обучение и верификацию для членов сообщества. Этот прозрачный и образовательный подход способствует повышению понимания широкой аудиторией концепций кривой связывания и анализа сложных систем, способствуя распространению и развитию токен-инженерии.
В долгосрочной перспективе проект направлен на то, чтобы сделать больше людей инженерами токенов, заложив основу для построения децентрализованной, антихрупкой и устойчивой токен-экосистемы. С помощью сообщества каждый может участвовать в экономическом аудите протокола, реализуя настоящую само-регуляцию сообщества и способствуя прогрессу Token Engineering на теоретическом и практическом уровнях.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
10
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MEVVictimAlliance
· 08-15 00:22
Какова польза от этой оптимизации кривой? В любом случае, все уже были обойдены.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-7b078580
· 08-14 20:34
Данные снова обманули меня, я наблюдаю, что недавний уровень уязвимости curve составляет 82,6%, терпеливо жду падения.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-74b10196
· 08-13 22:56
Снова AI соучастник.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ZKProofster
· 08-13 18:38
с технической точки зрения их моделирование агентов все еще не хватает математической строгости... смh
Посмотреть ОригиналОтветить0
StealthMoon
· 08-12 05:17
Тс-тс, опять эти высокие технологии, безопасность кошелька на первом месте, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ApyWhisperer
· 08-12 05:14
Этот ai-рынок действительно жесток.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainChef
· 08-12 05:11
хм, этот рецепт кривой склеивания нуждается в дополнительной приправе... сырой альфа все еще на вкус немного недопеченный, честно говоря
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostWalletSleuth
· 08-12 05:10
Снова раздувают концепцию ИИ? Тс-тс
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainThinkTank
· 08-12 05:01
Снова вижу эту ловушку старой идеи с помощью AI для регулирования кривых, данные показывают, что в медвежьем рынке 18 года аналогичные механизмы в конечном итоге провалились, молодым людям следует осторожно участвовать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainDecoder
· 08-12 04:55
Данные показывают, что большинство оптимизационных решений имеют общую проблему: предположение о стационарном состоянии моделирования агента слишком идеализировано. Рекомендуется обратиться к статье Виталика 2020 года для глубокого обсуждения системной устойчивости в сценариях ликвидностных шоков.
TEC весенний грантовый проект: оптимизация AI Bonding Curve для повышения безопасности экосистемы токенов
Токен Инжиниринг Коммоны Весенний Грантовый Проект: Оптимизация механизма Bonding Curve для экосистемы токенов
Token Engineering Commons (TEC) Весенний фонд 2024 года сосредоточен на использовании современных технологий для оптимизации механизма bonding curve в экосистеме токенов. Этот инновационный проект сочетает в себе методы усиленного обучения и моделирования и имитации на основе агентов, направленные на повышение экономической безопасности токенов.
Фон проекта и цели
Bonding curve как ключевой компонент токен-экосистемы играет важную роль в регулировании цен на токены, предоставлении ликвидности и динамическом управлении предложением. Этот проект продолжает концепцию оптимизации механизма AI-agent, предложенную командой IncentiveAI в 2018 году, и на основе исследований Bonding Curve Research Group (BCRG) дополнительно исследует комбинацию bonding curve PAMM (Primary Automated Market Maker) и SAMM (Secondary Automated Market Maker).
Команда проекта сосредоточена на области Токен-инженерии и стремится решать проблемы проектирования и оптимизации сложных систем с помощью моделирования и симуляции на основе агентов. Они планируют использовать AI-агентов, обученных с помощью обучения с подкреплением, для исследования возможных злонамеренных стратегий при различных комбинациях кривых связывания PAMM и SAMM, а также искать стабильные и качественные параметры для оптимизации проектирования механизмов протоколов и снижения экономических рисков.
Метод исследования
Исследование выберет четыре распространенных типа кривых PAMM bonding curve (: линейная, экспоненциальная, степенная и S-образная ), а также два типа SAMM (: постоянный продукт и смешанный ), образуя 8 комбинационных схем. С помощью агентного моделирования и симуляции команда проекта изучит потенциальные злонамеренные стратегии и их вероятность возникновения для каждой схемы, а также смоделирует влияние этих стратегий на систему, чтобы разработать стратегии реагирования и оптимизации.
Проект будет использовать продвинутый аккаунт Holobit для достижения полной прозрачности в процессе построения моделей и экспериментов. Этот инновационный подход имеет потенциал для внедрения усиленного обучения в Token Engineering, формируя оптимизационные методы протокольного моделирования на основе AI-агентов и агентного подхода, обладая универсальностью и повторной применимостью, что может значительно повысить экономическую безопасность токен-экосистемы.
Ожидаемые результаты
Модель симуляции токеномики с внедрением AI-агента, включающая 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM, модель полностью прозрачна и легка для понимания и верификации.
Исследовательский отчет, основанный на исследовании AI-агентов, подробно анализирует потенциальные злонамеренные стратегии атак в различных комбинациях bonding curve, включая процесс моделирования, содержание эксперимента, оценку рисков и рекомендации по оптимизации.
Проектная стоимость
Этот проект не только стремится повысить безопасность токен-системы, но и нацелен на продвижение практики токен-инженерии. Через платформу Holobit результаты проекта будут открыты как общественные блага, что облегчит обучение и верификацию для членов сообщества. Этот прозрачный и образовательный подход способствует повышению понимания широкой аудиторией концепций кривой связывания и анализа сложных систем, способствуя распространению и развитию токен-инженерии.
В долгосрочной перспективе проект направлен на то, чтобы сделать больше людей инженерами токенов, заложив основу для построения децентрализованной, антихрупкой и устойчивой токен-экосистемы. С помощью сообщества каждый может участвовать в экономическом аудите протокола, реализуя настоящую само-регуляцию сообщества и способствуя прогрессу Token Engineering на теоретическом и практическом уровнях.