Dự án tài trợ mùa xuân của Token Engineering Commons: Tối ưu hóa cơ chế Bonding Curve của hệ sinh thái Token
Token Engineering Commons (TEC) Dự án tài trợ mùa xuân năm 2024 tập trung vào việc tối ưu hóa cơ chế bonding curve trong hệ sinh thái Token bằng cách sử dụng công nghệ tiên tiến. Dự án đổi mới này kết hợp học tăng cường và mô hình hóa, mô phỏng dựa trên agent, nhằm nâng cao tính an toàn kinh tế của hệ thống Token.
Bối cảnh và mục tiêu dự án
Bonding curve như một phần quan trọng của hệ sinh thái Token, đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh giá Token, cung cấp tính thanh khoản và động hóa nguồn cung. Dự án này tiếp tục ý tưởng tối ưu hóa cơ chế AI-agent mà đội ngũ IncentiveAI đã đề xuất vào năm 2018, và dựa trên nghiên cứu của Nhóm Nghiên cứu Bonding Curve (BCRG), để tiếp tục khám phá sự kết hợp bonding curve của PAMM (Primary Automated Market Maker) và SAMM (Secondary Automated Market Maker).
Nhóm dự án tập trung vào lĩnh vực Token Engineering, cố gắng giải quyết các vấn đề thiết kế và tối ưu hóa hệ thống phức tạp thông qua mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent. Họ dự định sử dụng AI-agent đã được đào tạo bằng học tăng cường để khám phá các chiến lược độc hại có thể xảy ra dưới các tổ hợp đường cong bonding PAMM và SAMM khác nhau, và thông qua phân tích so sánh và khám phá không gian hành vi, tìm kiếm các tổ hợp tham số ổn định và chất lượng cao để tối ưu hóa thiết kế cơ chế giao thức, giảm thiểu rủi ro an ninh kinh tế.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sẽ chọn bốn loại đường cong PAMM phổ biến ( tuyến tính, hàm mũ, hàm bậc và hình chữ S ) và hai loại SAMM ( sản phẩm không đổi và loại hỗn hợp ), tạo ra 8 phương án kết hợp. Thông qua mô hình hóa dựa trên tác nhân và mô phỏng, nhóm dự án sẽ khám phá các chiến lược độc hại tiềm ẩn và xác suất xảy ra của chúng dưới mỗi phương án, và mô phỏng tác động của những chiến lược này đối với hệ thống, từ đó xây dựng chiến lược ứng phó và phương án tối ưu.
Dự án sẽ tận dụng tài khoản cao cấp Holobit để đạt được tính minh bạch hoàn toàn trong việc xây dựng mô hình và quy trình thử nghiệm. Phương pháp đổi mới này có khả năng mang lại học tăng cường cho Kỹ thuật Token, hình thành cơ chế tối ưu hóa dựa trên mô phỏng AI-agent và mô hình dựa trên agent, có tính phổ quát và tái sử dụng, có thể nâng cao đáng kể an ninh kinh tế của hệ sinh thái token.
Kết quả mong đợi
Một mô hình mô phỏng chuỗi kinh tế token với AI-agent, bao gồm 8 loại phương án thí nghiệm kết hợp PAMM và SAMM, mô hình hoàn toàn minh bạch và dễ hiểu cũng như xác minh.
Một báo cáo nghiên cứu dựa trên khám phá của AI-agent, phân tích chi tiết các chiến lược tấn công ác ý tiềm ẩn dưới các kết hợp đường cong bonding khác nhau, bao gồm quy trình mô hình, nội dung thực nghiệm, đánh giá rủi ro và đề xuất tối ưu.
Giá trị dự án
Dự án này không chỉ cam kết nâng cao tính an toàn của hệ thống Token, mà còn nhằm mục đích phổ biến thực hành Kỹ thuật Token. Thông qua nền tảng Holobit, các kết quả của dự án sẽ được mở ra như một tài sản công, giúp các thành viên trong cộng đồng học hỏi và xác minh. Cách tiếp cận minh bạch và giáo dục này giúp nâng cao hiểu biết của công chúng về đường cong bonding và phân tích hệ thống phức tạp, thúc đẩy sự phổ biến và phát triển của Kỹ thuật Token.
Về lâu dài, dự án nhằm mục đích giúp nhiều người trở thành Token Engineer, đặt nền tảng cho việc xây dựng một hệ sinh thái token phi tập trung, chống lại sự dễ tổn thương và bền vững. Thông qua cách tiếp cận do cộng đồng dẫn dắt, mọi người đều có thể tham gia vào việc kiểm toán an ninh kinh tế của giao thức, đạt được sự tự quản thực sự của cộng đồng, thúc đẩy sự tiến bộ của Token Engineering trên cả lý thuyết và thực tiễn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
18 thích
Phần thưởng
18
10
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MEVVictimAlliance
· 08-15 00:22
Cái curve tối ưu này có tác dụng gì, dù sao cũng bị chạy trước rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-7b078580
· 08-14 20:34
Dữ liệu lại lừa dối người, tôi quan sát tỷ lệ lỗ hổng gần đây của curve là 82.6%, kiên nhẫn chờ giảm吧
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-74b10196
· 08-13 22:56
Lại là AI đồng phạm à
Xem bản gốcTrả lời0
ZKProofster
· 08-13 18:38
nói một cách kỹ thuật, mô hình đại diện của họ vẫn thiếu sự chính xác toán học... smh
Xem bản gốcTrả lời0
StealthMoon
· 08-12 05:17
Tsk tsk, lại làm những thứ cao sang này, Ví tiền an toàn là trên hết nhé.
Xem bản gốcTrả lời0
ApyWhisperer
· 08-12 05:14
Lần này ai giao dịch thật mạnh
Xem bản gốcTrả lời0
ChainChef
· 08-12 05:11
hmm công thức đường cong Bonding Curve này cần thêm gia vị... alpha thô vẫn có vị hơi sống thật ra mà nói
Xem bản gốcTrả lời0
GhostWalletSleuth
· 08-12 05:10
Lại đến lúc thổi phồng khái niệm AI rồi sao? Tsk tsk
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainThinkTank
· 08-12 05:01
Lại gặp lại bẫy tư duy cũ về điều chỉnh đường cong hỗ trợ AI này, dữ liệu cho thấy trong thị trường Bear năm 18, cơ chế tương tự cuối cùng đều thất bại, giới trẻ cần tham gia một cách thận trọng.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainDecoder
· 08-12 04:55
Dữ liệu chỉ ra rằng hầu hết các giải pháp tối ưu đều tồn tại một vấn đề chung: giả định trạng thái ổn định trong mô hình agent quá lý tưởng. Đề nghị tham khảo bài viết của Vitalik năm 2020 để tìm hiểu sâu hơn về tính ổn định của hệ thống trong các tình huống cú sốc thanh khoản.
Dự án tài trợ mùa xuân TEC: Tối ưu hóa AI Bonding Curve nâng cao tính an toàn cho hệ sinh thái Token
Dự án tài trợ mùa xuân của Token Engineering Commons: Tối ưu hóa cơ chế Bonding Curve của hệ sinh thái Token
Token Engineering Commons (TEC) Dự án tài trợ mùa xuân năm 2024 tập trung vào việc tối ưu hóa cơ chế bonding curve trong hệ sinh thái Token bằng cách sử dụng công nghệ tiên tiến. Dự án đổi mới này kết hợp học tăng cường và mô hình hóa, mô phỏng dựa trên agent, nhằm nâng cao tính an toàn kinh tế của hệ thống Token.
Bối cảnh và mục tiêu dự án
Bonding curve như một phần quan trọng của hệ sinh thái Token, đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh giá Token, cung cấp tính thanh khoản và động hóa nguồn cung. Dự án này tiếp tục ý tưởng tối ưu hóa cơ chế AI-agent mà đội ngũ IncentiveAI đã đề xuất vào năm 2018, và dựa trên nghiên cứu của Nhóm Nghiên cứu Bonding Curve (BCRG), để tiếp tục khám phá sự kết hợp bonding curve của PAMM (Primary Automated Market Maker) và SAMM (Secondary Automated Market Maker).
Nhóm dự án tập trung vào lĩnh vực Token Engineering, cố gắng giải quyết các vấn đề thiết kế và tối ưu hóa hệ thống phức tạp thông qua mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent. Họ dự định sử dụng AI-agent đã được đào tạo bằng học tăng cường để khám phá các chiến lược độc hại có thể xảy ra dưới các tổ hợp đường cong bonding PAMM và SAMM khác nhau, và thông qua phân tích so sánh và khám phá không gian hành vi, tìm kiếm các tổ hợp tham số ổn định và chất lượng cao để tối ưu hóa thiết kế cơ chế giao thức, giảm thiểu rủi ro an ninh kinh tế.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sẽ chọn bốn loại đường cong PAMM phổ biến ( tuyến tính, hàm mũ, hàm bậc và hình chữ S ) và hai loại SAMM ( sản phẩm không đổi và loại hỗn hợp ), tạo ra 8 phương án kết hợp. Thông qua mô hình hóa dựa trên tác nhân và mô phỏng, nhóm dự án sẽ khám phá các chiến lược độc hại tiềm ẩn và xác suất xảy ra của chúng dưới mỗi phương án, và mô phỏng tác động của những chiến lược này đối với hệ thống, từ đó xây dựng chiến lược ứng phó và phương án tối ưu.
Dự án sẽ tận dụng tài khoản cao cấp Holobit để đạt được tính minh bạch hoàn toàn trong việc xây dựng mô hình và quy trình thử nghiệm. Phương pháp đổi mới này có khả năng mang lại học tăng cường cho Kỹ thuật Token, hình thành cơ chế tối ưu hóa dựa trên mô phỏng AI-agent và mô hình dựa trên agent, có tính phổ quát và tái sử dụng, có thể nâng cao đáng kể an ninh kinh tế của hệ sinh thái token.
Kết quả mong đợi
Một mô hình mô phỏng chuỗi kinh tế token với AI-agent, bao gồm 8 loại phương án thí nghiệm kết hợp PAMM và SAMM, mô hình hoàn toàn minh bạch và dễ hiểu cũng như xác minh.
Một báo cáo nghiên cứu dựa trên khám phá của AI-agent, phân tích chi tiết các chiến lược tấn công ác ý tiềm ẩn dưới các kết hợp đường cong bonding khác nhau, bao gồm quy trình mô hình, nội dung thực nghiệm, đánh giá rủi ro và đề xuất tối ưu.
Giá trị dự án
Dự án này không chỉ cam kết nâng cao tính an toàn của hệ thống Token, mà còn nhằm mục đích phổ biến thực hành Kỹ thuật Token. Thông qua nền tảng Holobit, các kết quả của dự án sẽ được mở ra như một tài sản công, giúp các thành viên trong cộng đồng học hỏi và xác minh. Cách tiếp cận minh bạch và giáo dục này giúp nâng cao hiểu biết của công chúng về đường cong bonding và phân tích hệ thống phức tạp, thúc đẩy sự phổ biến và phát triển của Kỹ thuật Token.
Về lâu dài, dự án nhằm mục đích giúp nhiều người trở thành Token Engineer, đặt nền tảng cho việc xây dựng một hệ sinh thái token phi tập trung, chống lại sự dễ tổn thương và bền vững. Thông qua cách tiếp cận do cộng đồng dẫn dắt, mọi người đều có thể tham gia vào việc kiểm toán an ninh kinh tế của giao thức, đạt được sự tự quản thực sự của cộng đồng, thúc đẩy sự tiến bộ của Token Engineering trên cả lý thuyết và thực tiễn.