Усиленное обучение для обеспечения безопасности токенов в экономике: инновационный метод исследования Bonding Curve
В этой статье будет представлен инновационный проект, получивший финансирование от Token Engineering Commons весной 2024 года. Проект направлен на оптимизацию механизма bonding curve в экосистеме токенов с использованием технологий обучения с подкреплением и моделирования на основе агентов.
Фон проекта и цели
Кривая связывания как ключевой компонент токен-экосистемы играет важную роль в контроле колебаний цен, обеспечении ликвидности и динамическом регулировании предложения. Этот проект наследует ранние идеи использования AI-агента для оптимизации механизмов и сочетает их с недавними результатами исследований группы Bonding Curve Research Group.
Команда проекта планирует использовать AI-агента, обученного с помощью усиленного обучения, для исследования потенциальных злонамеренных стратегий в различных комбинациях кривых связывания PAMM и SAMM. Путем сравнительного анализа и исследования пространств поведения, они стремятся найти стабильные и качественные комбинации параметров, постоянно оптимизируя проектирование механизма протокола, сокращая разрыв между ожидаемым и реальным поведением, а также снижая экономические риски безопасности токен-экосистемы.
Методология исследования
Исследование будет сосредоточено на четырех распространенных типах кривых связи PAMM (линейная, экспоненциальная, степенная и сигмоидная), а также на двух типах кривых связи SAMM (постоянный продукт и смешанный тип), что в общей сложности образует 8 комбинационных схем. Команда будет использовать методы моделирования и симуляции на основе агентов для проведения эксперимента, используя AI-агентов для исследования потенциальных злонамеренных стратегий каждой схемы и их вероятностей, а также для наглядного отображения влияния этих стратегий на систему через результаты симуляции.
Инновационные точки и цели
Внедрение обучения с подкреплением в Токен Engineering для формирования методов оптимизации протокольных механизмов на основе AI-агента.
Предложить универсальные, практичные и многоразовые методы, которые могут повысить экономическую безопасность всей токен-экосистемы.
Используйте платформу Holobit, чтобы модели были легче поняты, использованы и проверены.
Краткосрочные цели включают в себя исследование потенциально вредоносных стратегий, предоставление научно обоснованных методов исследования, а также предложение рекомендаций по повышению экономической безопасности с точки зрения bonding curve. Долгосрочная цель заключается в продвижении Token Engineering, чтобы больше людей могли участвовать в создании экосистемы токенов.
Ожидаемые результаты
Модель симуляции токеномики с введением AI-агента, включающая 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM.
Исследовательский отчет о потенциальных злонамеренных стратегиях атак в различных комбинациях кривых связывания, основанный на исследовании AI-agent.
Ценность проекта
Данный проект не только способствует повышению безопасности токен-системы, но и способствует популяризации и практике Token Engineering. Через открытые и прозрачные модели и экспериментальные процессы проект нацелен на то, чтобы больше людей поняли и стали участниками этой передовой области, внося вклад в создание более безопасной и устойчивой токен-экосистемы.
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» .
10 Лайков
Награда
10
9
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
RektButSmiling
· 08-13 20:58
ai Будут играть для лохов имеет теоретическую поддержку
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableGeniusDegen
· 08-12 22:12
Еще один способ разыгрывать людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiWatcher
· 08-11 13:30
Снова спекулируете на концепции ИИ?
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaoResearcher
· 08-11 00:18
С точки зрения экономической модели это относится к ортодоксальному направлению, см. arxiv 2205.1138
Посмотреть ОригиналОтветить0
OffchainWinner
· 08-11 00:15
Опять делать эти высококлассные
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeCurator
· 08-11 00:07
А это как опять炒AI
Посмотреть ОригиналОтветить0
TxFailed
· 08-11 00:05
предупреждение о крайних случаях: ИИ-агенты, имитирующие кривая склеивания... что может пойти не так, лмао
Безопасность экономики токенов на основе ИИ: оптимизация механизма кривой связывания с помощью обучения с подкреплением
Усиленное обучение для обеспечения безопасности токенов в экономике: инновационный метод исследования Bonding Curve
В этой статье будет представлен инновационный проект, получивший финансирование от Token Engineering Commons весной 2024 года. Проект направлен на оптимизацию механизма bonding curve в экосистеме токенов с использованием технологий обучения с подкреплением и моделирования на основе агентов.
Фон проекта и цели
Кривая связывания как ключевой компонент токен-экосистемы играет важную роль в контроле колебаний цен, обеспечении ликвидности и динамическом регулировании предложения. Этот проект наследует ранние идеи использования AI-агента для оптимизации механизмов и сочетает их с недавними результатами исследований группы Bonding Curve Research Group.
Команда проекта планирует использовать AI-агента, обученного с помощью усиленного обучения, для исследования потенциальных злонамеренных стратегий в различных комбинациях кривых связывания PAMM и SAMM. Путем сравнительного анализа и исследования пространств поведения, они стремятся найти стабильные и качественные комбинации параметров, постоянно оптимизируя проектирование механизма протокола, сокращая разрыв между ожидаемым и реальным поведением, а также снижая экономические риски безопасности токен-экосистемы.
Методология исследования
Исследование будет сосредоточено на четырех распространенных типах кривых связи PAMM (линейная, экспоненциальная, степенная и сигмоидная), а также на двух типах кривых связи SAMM (постоянный продукт и смешанный тип), что в общей сложности образует 8 комбинационных схем. Команда будет использовать методы моделирования и симуляции на основе агентов для проведения эксперимента, используя AI-агентов для исследования потенциальных злонамеренных стратегий каждой схемы и их вероятностей, а также для наглядного отображения влияния этих стратегий на систему через результаты симуляции.
Инновационные точки и цели
Краткосрочные цели включают в себя исследование потенциально вредоносных стратегий, предоставление научно обоснованных методов исследования, а также предложение рекомендаций по повышению экономической безопасности с точки зрения bonding curve. Долгосрочная цель заключается в продвижении Token Engineering, чтобы больше людей могли участвовать в создании экосистемы токенов.
Ожидаемые результаты
Ценность проекта
Данный проект не только способствует повышению безопасности токен-системы, но и способствует популяризации и практике Token Engineering. Через открытые и прозрачные модели и экспериментальные процессы проект нацелен на то, чтобы больше людей поняли и стали участниками этой передовой области, внося вклад в создание более безопасной и устойчивой токен-экосистемы.