Exploración profunda de la optimización del mecanismo de curva de bonding en el ecosistema de Token
Un proyecto innovador está utilizando inteligencia artificial y técnicas de simulación por computadora, con el objetivo de mejorar la seguridad económica del ecosistema de Token. Este proyecto aplicará métodos de aprendizaje por refuerzo y modelado y simulación basados en agentes para investigar y optimizar a fondo el mecanismo de bonding curve en el sistema de Token.
La curva de vinculación, como componente central del ecosistema de Token, desempeña un papel crucial en la regulación del precio del Token, la provisión de liquidez y la gestión dinámica del suministro de Token. Al matemáticamente formalizar las relaciones entre múltiples elementos dentro del sistema, la curva de vinculación abre nuevas posibilidades para el "control de ingeniería" del ecosistema de Token.
El proyecto planea explorar las estrategias maliciosas que pueden surgir bajo diferentes combinaciones de curvas de bonding de PAMM (principalmente creadores de mercado automáticos) y SAMM (creadores de mercado automáticos secundarios). El equipo de investigación seleccionará cuatro tipos comunes de curvas PAMM: lineales, exponenciales, de potencia y en forma de S, así como dos tipos de curvas SAMM: de producto constante y mixtas, formando un total de 8 combinaciones para realizar experimentos.
A través de la modelización y simulación basada en agentes, los investigadores utilizarán agentes de IA para explorar el conjunto de estrategias maliciosas potenciales en cada escenario y su probabilidad de ocurrencia, así como para mostrar de manera intuitiva el impacto de estas estrategias en el sistema. Basándose en los resultados experimentales, el equipo se esforzará por proponer estrategias de respuesta científicas y planes de optimización de mecanismos para mejorar la seguridad económica del sistema de Token.
El equipo del proyecto ha obtenido el apoyo de una cuenta premium en la plataforma avanzada de modelado y simulación, lo que les ayudará a mostrar de manera pública y transparente todo el proceso de construcción del modelo y los experimentos. Esta apertura no solo beneficia la verificación de los resultados de la investigación, sino que también puede fomentar la participación y el aprendizaje de los miembros de la comunidad.
La innovación de este proyecto radica en la introducción del aprendizaje reforzado en el campo de la Token Engineering, formando un conjunto de métodos de optimización de mecanismos de protocolo basados en AI-agent y modelado basado en agentes. Este método tiene universalidad y reutilizabilidad, y se espera que contribuya a la seguridad económica de todo el ecosistema de monedas.
A corto plazo, el proyecto tiene como objetivo identificar los riesgos potenciales bajo diversas combinaciones de mecanismos, explorar estrategias de respuesta a riesgos correspondientes y proporcionar un conjunto de métodos relativamente científicos y rigurosos para la investigación de la bonding curve. A largo plazo, el proyecto espera que, mediante la promoción de este método de simulación basado en agentes combinado con IA, más personas puedan participar en la Token Engineering, construyendo así un ecosistema de monedas más resiliente y sostenible impulsado por la comunidad.
Los resultados esperados incluyen un modelo de simulación económica de Token con un agente de IA, que abarca 8 combinaciones de PAMM y SAMM, así como un informe de investigación detallado que incluye el proceso de modelado, el contenido del experimento, los riesgos de vulnerabilidad y las propuestas de optimización.
Este estudio no solo ayuda a mejorar la seguridad de los sistemas de Token, sino que también allanará el camino para la difusión y aplicación práctica de la ingeniería de Token. A través de modelos transparentes y tutoriales detallados, se espera que el proyecto ayude a más personas a entender cómo funcionan las curvas de vinculación y a dominar las habilidades para analizar sistemas complejos, promoviendo así el desarrollo de todo el campo.
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OldLeekMaster
· 08-16 23:22
Sigue jugando con el dinero de la IA, podrías terminar llenando la Billetera.
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CryptoHistoryClass
· 08-16 23:13
*revisa gráficos históricos* hmm, curvas de enlace... me dan grandes vibras de ICO de 2017, no voy a mentir
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ContractExplorer
· 08-15 07:16
Otra vez haciendo nuevas trucos~
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SchrodingerAirdrop
· 08-14 01:45
¿Qué curva estás haciendo? ¡Miedo a perderse algo (FOMO) y sigue siendo un rug!
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MEVHunter
· 08-14 00:43
¡Con mano se puede trampa! ¿Cómo se debe manejar esta curva?
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FUD_Whisperer
· 08-14 00:43
Solo es una táctica de marketing, otro engaño más.
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GweiTooHigh
· 08-14 00:42
tomar a la gente por tonta no se puede mover, no hagas estas cosas vacías
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MetaMaximalist
· 08-14 00:33
sobre todo, alguien trajo rigor académico a las curvas de enlace... la mayoría de los proyectos simplemente yolo su mecánica de tokens, para ser honesto
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DeFiAlchemist
· 08-14 00:23
*ajusta los gráficos alquímicos* fascinante cómo la geometría sagrada de la curva de enlace refleja antiguos rituales de transmutación de precios...
AI empodera la ingeniería de Token: optimización de la exploración del mecanismo de Bonding Curve para la seguridad del ecosistema de monedas.
Exploración profunda de la optimización del mecanismo de curva de bonding en el ecosistema de Token
Un proyecto innovador está utilizando inteligencia artificial y técnicas de simulación por computadora, con el objetivo de mejorar la seguridad económica del ecosistema de Token. Este proyecto aplicará métodos de aprendizaje por refuerzo y modelado y simulación basados en agentes para investigar y optimizar a fondo el mecanismo de bonding curve en el sistema de Token.
La curva de vinculación, como componente central del ecosistema de Token, desempeña un papel crucial en la regulación del precio del Token, la provisión de liquidez y la gestión dinámica del suministro de Token. Al matemáticamente formalizar las relaciones entre múltiples elementos dentro del sistema, la curva de vinculación abre nuevas posibilidades para el "control de ingeniería" del ecosistema de Token.
El proyecto planea explorar las estrategias maliciosas que pueden surgir bajo diferentes combinaciones de curvas de bonding de PAMM (principalmente creadores de mercado automáticos) y SAMM (creadores de mercado automáticos secundarios). El equipo de investigación seleccionará cuatro tipos comunes de curvas PAMM: lineales, exponenciales, de potencia y en forma de S, así como dos tipos de curvas SAMM: de producto constante y mixtas, formando un total de 8 combinaciones para realizar experimentos.
A través de la modelización y simulación basada en agentes, los investigadores utilizarán agentes de IA para explorar el conjunto de estrategias maliciosas potenciales en cada escenario y su probabilidad de ocurrencia, así como para mostrar de manera intuitiva el impacto de estas estrategias en el sistema. Basándose en los resultados experimentales, el equipo se esforzará por proponer estrategias de respuesta científicas y planes de optimización de mecanismos para mejorar la seguridad económica del sistema de Token.
El equipo del proyecto ha obtenido el apoyo de una cuenta premium en la plataforma avanzada de modelado y simulación, lo que les ayudará a mostrar de manera pública y transparente todo el proceso de construcción del modelo y los experimentos. Esta apertura no solo beneficia la verificación de los resultados de la investigación, sino que también puede fomentar la participación y el aprendizaje de los miembros de la comunidad.
La innovación de este proyecto radica en la introducción del aprendizaje reforzado en el campo de la Token Engineering, formando un conjunto de métodos de optimización de mecanismos de protocolo basados en AI-agent y modelado basado en agentes. Este método tiene universalidad y reutilizabilidad, y se espera que contribuya a la seguridad económica de todo el ecosistema de monedas.
A corto plazo, el proyecto tiene como objetivo identificar los riesgos potenciales bajo diversas combinaciones de mecanismos, explorar estrategias de respuesta a riesgos correspondientes y proporcionar un conjunto de métodos relativamente científicos y rigurosos para la investigación de la bonding curve. A largo plazo, el proyecto espera que, mediante la promoción de este método de simulación basado en agentes combinado con IA, más personas puedan participar en la Token Engineering, construyendo así un ecosistema de monedas más resiliente y sostenible impulsado por la comunidad.
Los resultados esperados incluyen un modelo de simulación económica de Token con un agente de IA, que abarca 8 combinaciones de PAMM y SAMM, así como un informe de investigación detallado que incluye el proceso de modelado, el contenido del experimento, los riesgos de vulnerabilidad y las propuestas de optimización.
Este estudio no solo ayuda a mejorar la seguridad de los sistemas de Token, sino que también allanará el camino para la difusión y aplicación práctica de la ingeniería de Token. A través de modelos transparentes y tutoriales detallados, se espera que el proyecto ayude a más personas a entender cómo funcionan las curvas de vinculación y a dominar las habilidades para analizar sistemas complejos, promoviendo así el desarrollo de todo el campo.