Token Engineering Commons Bahar Destek Programı: Token ekosisteminin Bonding Curve mekanizmasını optimize etme
Token Engineering Commons (TEC) 2024 yaz finansman programı, gelişmiş teknolojileri kullanarak token ekosistemindeki bonding curve mekanizmalarını optimize etmeye odaklanmaktadır. Bu yenilikçi proje, güçlendirilmiş öğrenme ve agent tabanlı modelleme ile simülasyon teknolojilerini birleştirerek, token sisteminin ekonomik güvenliğini artırmayı hedeflemektedir.
Proje Arka Planı ve Hedefleri
Bonding curve, token ekosisteminin ana bileşeni olarak, token fiyatlarını ayarlamak, likidite sağlamak ve arzı dinamik hale getirmek gibi konularda önemli bir rol oynamaktadır. Bu proje, IncentiveAI ekibinin 2018 yılında önerdiği AI-agent mekanizmasının optimizasyon fikrini sürdürmekte ve Bonding Curve Research Group (BCRG)'un araştırma temeli üzerinde PAMM (Primary Automated Market Maker) ve SAMM (Secondary Automated Market Maker)'in bonding curve kombinasyonunu daha fazla keşfetmektedir.
Proje ekibi, Token Engineering alanına odaklanmış olup, karmaşık sistem tasarımı ve optimizasyon sorunlarını çözmek için agent-based modelleme ve simülasyon kullanmayı hedefliyor. Farklı PAMM ve SAMM bonding curve kombinasyonları altında ortaya çıkabilecek kötü niyetli stratejileri keşfetmek için pekiştirmeli öğrenme ile eğitilmiş AI-agent'ı kullanmayı planlıyorlar ve karşılaştırmalı analiz ve davranış alanı keşfi ile istikrarlı, kaliteli parametre kombinasyonlarını arayarak protokol mekanizması tasarımını optimize etmeyi ve ekonomik güvenlik risklerini azaltmayı hedefliyorlar.
Araştırma Yöntemi
Araştırma, dört yaygın PAMM bonding curve türünü seçecek: ( lineer, üstel, kuvvet fonksiyonu ve S şekli ) ve iki SAMM türü ( sabit çarpan ve karışık tür ), toplamda 8 kombinasyon oluşturacak. Agent-based modelleme ve simülasyon yoluyla, proje ekibi her bir senaryodaki potansiyel kötü niyetli stratejileri ve bunların gerçekleşme olasılıklarını keşfedecek ve bu stratejilerin sistem üzerindeki etkilerini simüle ederek, yanıt stratejileri ve optimizasyon planları geliştirecektir.
Proje, Holobit'in ileri düzey hesabından yararlanarak model oluşturma ve deney sürecinin tamamen şeffaf hale getirilmesini sağlayacaktır. Bu yenilikçi yaklaşım, Token Engineering'e pekiştirilmiş öğrenmeyi entegre etme umudunu taşımakta ve AI-agent ile ajan temelli modelleme simülasyonu mekanizmasının optimizasyon yöntemini oluşturmakta, evrensellik ve yeniden kullanılabilirlik özelliklerine sahip olup, Token ekosisteminin ekonomik güvenliğini önemli ölçüde artırabilir.
Beklenen Sonuçlar
AI-ajansı içeren bir Token ekonomik zincirinin simülasyon modeli, 8 çeşit PAMM ve SAMM kombinasyonunu içeren deneysel planları içerir, model tamamen şeffaf ve anlaşılması ve doğrulanması kolaydır.
AI-agent keşfine dayalı bir araştırma raporu, farklı bonding curve kombinasyonları altındaki potansiyel kötü niyetli saldırı stratejilerini, modelleme süreci, deney içeriği, risk değerlendirmesi ve optimizasyon önerileri ile detaylı bir şekilde analiz eder.
Proje Değeri
Bu proje yalnızca Token sisteminin güvenliğini artırmaya odaklanmakla kalmıyor, aynı zamanda Token Mühendisliği uygulamalarını yaygınlaştırmayı hedefliyor. Holobit platformu aracılığıyla, proje sonuçları kamu malı olarak açık hale getirilecek ve topluluk üyelerinin öğrenmesi ve doğrulaması için kolaylık sağlayacaktır. Bu şeffaf ve eğitici yaklaşım, halkın bonding curve ve karmaşık sistem analizine olan anlayışını artırmaya yardımcı olmakta ve Token Mühendisliği'nin yaygınlaşmasını ve gelişimini teşvik etmektedir.
Uzun vadede, projenin amacı daha fazla insanı Token Mühendisi yapmak ve merkeziyetsiz bir şekilde dayanıklı ve sürdürülebilir bir Token ekosisteminin temelini atmaktır. Topluluk odaklı bir yaklaşım ile herkes protokolün ekonomik güvenlik denetimine katılabilir, gerçek bir topluluk kendini denetimi sağlanabilir ve Token Mühendisliğinin teorik ve pratik düzeyde ilerlemesini teşvik edebilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
18 Likes
Reward
18
10
Repost
Share
Comment
0/400
MEVVictimAlliance
· 08-15 00:22
Bu curve optimizasyonunun ne faydası var, sonuçta hepsi kapıldılar.
View OriginalReply0
GateUser-7b078580
· 08-14 20:34
Veriler yine insanları kandırıyor, curve'un son zamanlardaki güvenlik açığı oranını %82,6 olarak gözlemledim, düşüşü sabırla bekleyelim.
View OriginalReply0
GateUser-74b10196
· 08-13 22:56
Yine AI suç ortağı.
View OriginalReply0
ZKProofster
· 08-13 18:38
teknik olarak konuşursak, ajan modellemeleri hala matematiksel katılıktan yoksun... smh
View OriginalReply0
StealthMoon
· 08-12 05:17
Tsk tsk, yine bu gösterişli şeyleri yapıyorsunuz, cüzdan güvenliği birinci sırada.
View OriginalReply0
ApyWhisperer
· 08-12 05:14
Bu AI piyasa gerçekten sert.
View OriginalReply0
ChainChef
· 08-12 05:11
hmm bu bağlanma eğrisi tarifi daha fazla baharat gerektiriyor... ham alfa hala biraz yarım pişmiş gibi tadı var açıkçası
View OriginalReply0
GhostWalletSleuth
· 08-12 05:10
Yine AI kavramını mı pompalıyorsunuz? Tsk tsk.
View OriginalReply0
BlockchainThinkTank
· 08-12 05:01
Yine bu AI destekli eğri kontrolü eski düşüncesine rastladık, veriler 18 yılındaki Ayı Piyasası'nda benzer mekanizmaların sonunda hepsinin başarısız olduğunu gösteriyor, gençlerin dikkatli katılması gerekiyor.
View OriginalReply0
BlockchainDecoder
· 08-12 04:55
Veriler, çoğu optimizasyon planının ortak bir sorun taşıdığını gösteriyor: ajan modellemesinin durağan varsayımı aşırı derecede idealize edilmiş. Sistem dayanıklılığını likidite şoku senaryolarında derinlemesine incelemek için Vitalik'in 2020 tarihli makalesine başvurulması önerilir.
TEC Bahar Destek Programı: AI ile Optimize Edilmiş Bonding Curve, Token Ekosisteminin Güvenliğini Artırıyor
Token Engineering Commons Bahar Destek Programı: Token ekosisteminin Bonding Curve mekanizmasını optimize etme
Token Engineering Commons (TEC) 2024 yaz finansman programı, gelişmiş teknolojileri kullanarak token ekosistemindeki bonding curve mekanizmalarını optimize etmeye odaklanmaktadır. Bu yenilikçi proje, güçlendirilmiş öğrenme ve agent tabanlı modelleme ile simülasyon teknolojilerini birleştirerek, token sisteminin ekonomik güvenliğini artırmayı hedeflemektedir.
Proje Arka Planı ve Hedefleri
Bonding curve, token ekosisteminin ana bileşeni olarak, token fiyatlarını ayarlamak, likidite sağlamak ve arzı dinamik hale getirmek gibi konularda önemli bir rol oynamaktadır. Bu proje, IncentiveAI ekibinin 2018 yılında önerdiği AI-agent mekanizmasının optimizasyon fikrini sürdürmekte ve Bonding Curve Research Group (BCRG)'un araştırma temeli üzerinde PAMM (Primary Automated Market Maker) ve SAMM (Secondary Automated Market Maker)'in bonding curve kombinasyonunu daha fazla keşfetmektedir.
Proje ekibi, Token Engineering alanına odaklanmış olup, karmaşık sistem tasarımı ve optimizasyon sorunlarını çözmek için agent-based modelleme ve simülasyon kullanmayı hedefliyor. Farklı PAMM ve SAMM bonding curve kombinasyonları altında ortaya çıkabilecek kötü niyetli stratejileri keşfetmek için pekiştirmeli öğrenme ile eğitilmiş AI-agent'ı kullanmayı planlıyorlar ve karşılaştırmalı analiz ve davranış alanı keşfi ile istikrarlı, kaliteli parametre kombinasyonlarını arayarak protokol mekanizması tasarımını optimize etmeyi ve ekonomik güvenlik risklerini azaltmayı hedefliyorlar.
Araştırma Yöntemi
Araştırma, dört yaygın PAMM bonding curve türünü seçecek: ( lineer, üstel, kuvvet fonksiyonu ve S şekli ) ve iki SAMM türü ( sabit çarpan ve karışık tür ), toplamda 8 kombinasyon oluşturacak. Agent-based modelleme ve simülasyon yoluyla, proje ekibi her bir senaryodaki potansiyel kötü niyetli stratejileri ve bunların gerçekleşme olasılıklarını keşfedecek ve bu stratejilerin sistem üzerindeki etkilerini simüle ederek, yanıt stratejileri ve optimizasyon planları geliştirecektir.
Proje, Holobit'in ileri düzey hesabından yararlanarak model oluşturma ve deney sürecinin tamamen şeffaf hale getirilmesini sağlayacaktır. Bu yenilikçi yaklaşım, Token Engineering'e pekiştirilmiş öğrenmeyi entegre etme umudunu taşımakta ve AI-agent ile ajan temelli modelleme simülasyonu mekanizmasının optimizasyon yöntemini oluşturmakta, evrensellik ve yeniden kullanılabilirlik özelliklerine sahip olup, Token ekosisteminin ekonomik güvenliğini önemli ölçüde artırabilir.
Beklenen Sonuçlar
AI-ajansı içeren bir Token ekonomik zincirinin simülasyon modeli, 8 çeşit PAMM ve SAMM kombinasyonunu içeren deneysel planları içerir, model tamamen şeffaf ve anlaşılması ve doğrulanması kolaydır.
AI-agent keşfine dayalı bir araştırma raporu, farklı bonding curve kombinasyonları altındaki potansiyel kötü niyetli saldırı stratejilerini, modelleme süreci, deney içeriği, risk değerlendirmesi ve optimizasyon önerileri ile detaylı bir şekilde analiz eder.
Proje Değeri
Bu proje yalnızca Token sisteminin güvenliğini artırmaya odaklanmakla kalmıyor, aynı zamanda Token Mühendisliği uygulamalarını yaygınlaştırmayı hedefliyor. Holobit platformu aracılığıyla, proje sonuçları kamu malı olarak açık hale getirilecek ve topluluk üyelerinin öğrenmesi ve doğrulaması için kolaylık sağlayacaktır. Bu şeffaf ve eğitici yaklaşım, halkın bonding curve ve karmaşık sistem analizine olan anlayışını artırmaya yardımcı olmakta ve Token Mühendisliği'nin yaygınlaşmasını ve gelişimini teşvik etmektedir.
Uzun vadede, projenin amacı daha fazla insanı Token Mühendisi yapmak ve merkeziyetsiz bir şekilde dayanıklı ve sürdürülebilir bir Token ekosisteminin temelini atmaktır. Topluluk odaklı bir yaklaşım ile herkes protokolün ekonomik güvenlik denetimine katılabilir, gerçek bir topluluk kendini denetimi sağlanabilir ve Token Mühendisliğinin teorik ve pratik düzeyde ilerlemesini teşvik edebilir.