Token ekosisteminin bonding curve mekanizması optimizasyonunu derinlemesine keşfetmek

Bir inovasyon projesi, yapay zeka ve bilgisayar simülasyon teknolojilerini kullanarak Token ekosisteminin ekonomik güvenliğini artırmayı hedefliyor. Bu proje, Token sistemindeki bonding curve mekanizmasını derinlemesine araştırmak ve optimize etmek için pekiştirmeli öğrenme ve ajan tabanlı modelleme ve simülasyon yöntemlerini kullanacaktır.

bonding curve, Token ekosisteminin temel bileşeni olarak, Token fiyatlarını ayarlamak, likidite sağlamak ve Token arzını dinamik bir şekilde yönetmek gibi konularda hayati bir rol oynamaktadır. Sistem içindeki birden fazla unsur arasındaki ilişkileri matematiksel hale getirerek, bonding curve Token ekosisteminin "mühendislik kontrolü" için yeni olasılıklar sunmaktadır.

Proje, farklı türdeki PAMM (Ana Otomatik Piyasa Yapıcı) ve SAMM (İkincil Otomatik Piyasa Yapıcı) bonding curve kombinasyonlarında ortaya çıkabilecek kötü niyetli stratejileri keşfetmeyi planlıyor. Araştırma ekibi, dört yaygın PAMM eğri türü olan lineer, üstel, kuvvet fonksiyonu ve S şekilli ile iki SAMM eğri türü olan sabit çarpan ve karışık türü seçerek toplamda 8 kombinasyon oluşturacak ve deney yapacak.

Ajan temelli modelleme ve simülasyon yoluyla, araştırmacılar AI ajanını kullanarak her senaryodaki potansiyel kötü niyetli strateji kümesini ve bunların gerçekleşme olasılığını keşfedecek ve bu stratejilerin sisteme olan etkisini görsel olarak gösterecekler. Deney sonuçlarına dayanarak, ekip, token sisteminin ekonomik güvenliğini artırmak için bilimsel yanıt stratejileri ve mekanizma optimizasyon çözümleri önermeye çalışacak.

Proje ekibi, gelişmiş modelleme simülasyon platformunun premium hesap desteğini aldı; bu, tüm model oluşturma ve deney süreçlerini açık ve şeffaf bir şekilde sergilemelerine yardımcı olacaktır. Bu açıklık, araştırma sonuçlarının doğrulanmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda topluluk üyelerinin katılımını ve öğrenimini teşvik eder.

Projenin yenilikçi yönü, güçlendirilmiş öğrenmeyi Token Mühendisliği alanına entegre ederek, AI-agent ve agent-based modelleme simülasyonuna dayalı bir protokol mekanizması optimizasyon yöntemi oluşturmasıdır. Bu yöntem evrensel ve yeniden kullanılabilir özelliklere sahiptir ve tüm token ekosisteminin ekonomik güvenliğine katkıda bulunma potansiyeline sahiptir.

Kısa vadede, proje çeşitli mekanizma kombinasyonlarındaki potansiyel riskleri tanımlamayı, ilgili risk yanıt stratejilerini keşfetmeyi ve bonding curve araştırmalarına göre görece bilimsel ve titiz bir yöntem sunmayı amaçlamaktadır. Uzun vadede, proje bu AI ile birleşik agent-based modelleme simülasyon yönteminin yaygınlaştırılması yoluyla daha fazla kişinin Token Engineering'e katılmasını sağlamayı ve böylece topluluk odaklı bir şekilde daha dayanıklı ve sürdürülebilir bir token ekosistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Beklenen sonuçlar, 8 tür PAMM ve SAMM kombinasyonunu kapsayan deneysel planlarla birlikte bir AI-agent içeren bir Token ekonomik zincir simülasyon modelini içermektedir; ayrıca modelleme süreci, deney içeriği, güvenlik açıkları ve optimizasyon önerilerini içeren ayrıntılı bir araştırma raporu da bulunmaktadır.

Bu araştırma, sadece token sistemlerinin güvenliğini artırmakla kalmayacak, aynı zamanda Token Mühendisliği'nin yaygınlaşması ve pratik uygulamaları için bir yol açacaktır. Açık ve şeffaf modeller ve detaylı eğitimlerle, projenin daha fazla insanın bonding curve'un çalışma prensiplerini anlamasına ve karmaşık sistemleri analiz etme becerilerini geliştirmesine yardımcı olması bekleniyor, böylece tüm alanın gelişimini teşvik edecektir.