Глубокое изучение оптимизации механизма кривой связывания в экосистеме токенов
Инновационный проект использует технологии искусственного интеллекта и компьютерного моделирования, стремясь повысить экономическую безопасность токен-экосистемы. Этот проект будет применять методы обучения с подкреплением и моделирования и имитации на основе агентов для углубленного исследования и оптимизации механизма bonding curve в токен-системе.
bonding curve как ключевой компонент токен-экосистемы играет решающую роль в регулировании цен токенов, предоставлении ликвидности и динамическом управлении предложением токенов. Математизируя взаимосвязи между несколькими элементами системы, bonding curve открывает новые возможности для "инженерного контроля" токен-экосистемы.
Проект планирует исследовать возможные злонамеренные стратегии, которые могут возникнуть в рамках различных комбинаций PAMM (основной автоматический маркет-мейкер) и SAMM (вторичный автоматический маркет-мейкер) кривых связывания. Исследовательская группа выберет четыре распространенных типа кривых PAMM: линейные, экспоненциальные, степенные и S-образные, а также два типа кривых SAMM: с постоянным произведением и смешанные, всего будет проведено 8 комбинационных экспериментов.
С помощью агентного моделирования и симуляции исследователи будут использовать AI-агентов для изучения потенциальных наборов злонамеренных стратегий и их вероятности возникновения в каждом варианте, а также наглядно демонстрировать влияние этих стратегий на систему. На основе экспериментальных результатов команда будет стремиться предложить научные меры реагирования и механизмы оптимизации для повышения экономической безопасности токен-системы.
Команда проекта получила поддержку премиум-аккаунта на передовой платформе моделирования и симуляции, что поможет им открыто и прозрачно продемонстрировать весь процесс создания модели и проведения экспериментов. Эта открытость не только способствует проверке результатов исследований, но и способствует вовлечению и обучению членов сообщества.
Инновация проекта заключается в внедрении усиленного обучения в область Токен Инжиниринг, что привело к формированию набора методов оптимизации протокольных механизмов на основе AI-агентов и моделирования на основе агентов. Этот метод обладает универсальностью и возможностью повторного использования, что, как ожидается, внесет вклад в экономическую безопасность всей токен-экосистемы.
В краткосрочной перспективе проект нацелен на выявление потенциальных рисков в различных комбинациях механизмов, исследование соответствующих стратегий управления рисками и предоставление относительно научного и строгого метода для исследования bonding curve. В долгосрочной перспективе проект надеется, что продвижение этого метода моделирования на основе агентов с использованием ИИ позволит большему количеству людей участвовать в Token Engineering, что, в свою очередь, позволит создать более устойчивую и жизнеспособную экосистему токенов, управляемую сообществом.
Ожидаемые результаты включают в себя модель симуляции токеномики с введением AI-агента, охватывающую 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM, а также подробный исследовательский отчет, содержащий процесс моделирования, содержание экспериментов, риски уязвимостей и предложения по оптимизации.
Это исследование не только способствует повышению безопасности токен-систем, но и прокладывает путь к распространению и практическому применению Token Engineering. Благодаря открытым и прозрачным моделям и детальным руководствам, проект, как ожидается, поможет большему количеству людей понять принципы работы bonding curve и овладеть навыками анализа сложных систем, тем самым способствуя развитию всей области.
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» .
13 Лайков
Награда
13
9
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
OldLeekMaster
· 08-16 23:22
Следите за игрой с деньгами с AI, иначе можете переполнить Кошелек.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoHistoryClass
· 08-16 23:13
*проверяет исторические графики* хм, кривая склеивания... вызывает у меня сильные вибрации ICO 2017 года, не буду лукавить
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractExplorer
· 08-15 07:16
Снова придумывают что-то новенькое~
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingerAirdrop
· 08-14 01:45
Что за кривые, все равно страх упустить что-либо (FOMO) и все равно рог!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunter
· 08-14 00:43
Есть руки - значит, можно ловить! Как же эту кривую крутить?
Посмотреть ОригиналОтветить0
FUD_Whisperer
· 08-14 00:43
Это всего лишь маркетинговый трюк, еще одно мошенничество.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiTooHigh
· 08-14 00:42
разыгрывайте людей как лохов не тратьте время на всякую ерунду
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaMaximalist
· 08-14 00:33
пришло время, чтобы кто-то привнес академическую строгость в кривые склеивания... большинство проектов просто делают это на удачу с механикой токенов, честно говоря
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiAlchemist
· 08-14 00:23
*настраивает алхимические диаграммы* увлекательно, как священная геометрия кривых склеивания отражает древние ритуалы трансмутации цен...
AI-оснащенная токеномика: оптимизация механизма кривой связывания для исследования безопасности экосистемы токенов
Глубокое изучение оптимизации механизма кривой связывания в экосистеме токенов
Инновационный проект использует технологии искусственного интеллекта и компьютерного моделирования, стремясь повысить экономическую безопасность токен-экосистемы. Этот проект будет применять методы обучения с подкреплением и моделирования и имитации на основе агентов для углубленного исследования и оптимизации механизма bonding curve в токен-системе.
bonding curve как ключевой компонент токен-экосистемы играет решающую роль в регулировании цен токенов, предоставлении ликвидности и динамическом управлении предложением токенов. Математизируя взаимосвязи между несколькими элементами системы, bonding curve открывает новые возможности для "инженерного контроля" токен-экосистемы.
Проект планирует исследовать возможные злонамеренные стратегии, которые могут возникнуть в рамках различных комбинаций PAMM (основной автоматический маркет-мейкер) и SAMM (вторичный автоматический маркет-мейкер) кривых связывания. Исследовательская группа выберет четыре распространенных типа кривых PAMM: линейные, экспоненциальные, степенные и S-образные, а также два типа кривых SAMM: с постоянным произведением и смешанные, всего будет проведено 8 комбинационных экспериментов.
С помощью агентного моделирования и симуляции исследователи будут использовать AI-агентов для изучения потенциальных наборов злонамеренных стратегий и их вероятности возникновения в каждом варианте, а также наглядно демонстрировать влияние этих стратегий на систему. На основе экспериментальных результатов команда будет стремиться предложить научные меры реагирования и механизмы оптимизации для повышения экономической безопасности токен-системы.
Команда проекта получила поддержку премиум-аккаунта на передовой платформе моделирования и симуляции, что поможет им открыто и прозрачно продемонстрировать весь процесс создания модели и проведения экспериментов. Эта открытость не только способствует проверке результатов исследований, но и способствует вовлечению и обучению членов сообщества.
Инновация проекта заключается в внедрении усиленного обучения в область Токен Инжиниринг, что привело к формированию набора методов оптимизации протокольных механизмов на основе AI-агентов и моделирования на основе агентов. Этот метод обладает универсальностью и возможностью повторного использования, что, как ожидается, внесет вклад в экономическую безопасность всей токен-экосистемы.
В краткосрочной перспективе проект нацелен на выявление потенциальных рисков в различных комбинациях механизмов, исследование соответствующих стратегий управления рисками и предоставление относительно научного и строгого метода для исследования bonding curve. В долгосрочной перспективе проект надеется, что продвижение этого метода моделирования на основе агентов с использованием ИИ позволит большему количеству людей участвовать в Token Engineering, что, в свою очередь, позволит создать более устойчивую и жизнеспособную экосистему токенов, управляемую сообществом.
Ожидаемые результаты включают в себя модель симуляции токеномики с введением AI-агента, охватывающую 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM, а также подробный исследовательский отчет, содержащий процесс моделирования, содержание экспериментов, риски уязвимостей и предложения по оптимизации.
Это исследование не только способствует повышению безопасности токен-систем, но и прокладывает путь к распространению и практическому применению Token Engineering. Благодаря открытым и прозрачным моделям и детальным руководствам, проект, как ожидается, поможет большему количеству людей понять принципы работы bonding curve и овладеть навыками анализа сложных систем, тем самым способствуя развитию всей области.