Введение в весеннюю программу финансирования Token Engineering Commons 2024
В данной статье будет представлен инновационный проект, получивший финансирование от Token Engineering Commons (TEC) весной 2024 года. Проект направлен на оптимизацию механизма bonding curve в экосистемах токенов с использованием методов обучения с подкреплением и моделирования на основе агентов.
Фоновая информация проекта
Кривые связывания, являясь важной частью экосистемы токенов, играют ключевую роль в контроле колебаний цен на токены, обеспечении ликвидности и динамическом управлении предложением токенов. Математически описывая взаимосвязи между несколькими элементами в экосистеме токенов, кривые связывания открывают новые возможности для "инженерного контроля" экосистемы токенов.
Еще в 2018 году команда предложила идею использования AI-агентов для оптимизации механизмов, наблюдая за поведением агентов машинного обучения для выявления возможного поведения пользователей после развертывания системы, и оптимизируя проектирование механизмов, сравнивая реальные действия с ожидаемыми. Однако эта идея еще не получила широкого применения.
С 2023 года Исследовательская группа Bonding Curve (BCRG) провела всестороннее исследование кривых связи, особенно в совместном исследовании PAMM (Первичный автоматизированный маркет-мейкер) и SAMM (Вторичный автоматизированный маркет-мейкер). Однако из-за ограниченных ресурсов BCRG еще не углубилась в более сложные исследования, такие как вредоносные стратегии и тестирование на проникновение.
Обзор проекта
Данный проект направлен на исследование злонамеренных стратегий потенциальных злоумышленников в различных комбинациях кривых связывания PAMM и SAMM с помощью AI-агента, обученного с использованием методов глубокого обучения. Путем сравнительного анализа и исследования пространств поведения команда проекта будет искать относительно стабильные и качественные комбинации параметров кривой связывания, чтобы оптимизировать механизм дизайна протокола, сократив разрыв между ожидаемым и реальным поведением, а также снизить экономические риски безопасности токенов.
Конкретно, проект выберет четыре распространенных типа кривых PAMM (линейная, экспоненциальная, степенная и сигмоидная) и два распространенных типа кривых SAMM (постоянный продукт и смешанный тип), сформировав 8 комбинационных схем. Команда проекта будет использовать методы агентного моделирования и симуляции для проведения экспериментов, используя AI-агентов для исследования набора потенциальных злонамеренных стратегий каждой схемы и вероятности их возникновения, а также демонстрируя влияние злонамеренных стратегий на систему с помощью результатов моделирования, чтобы разработать научные стратегии противодействия злонамеренным атакам и оптимизации механизма кривых.
Инновационные моменты проекта
Внедрение глубокого обучения в Token Engineering для создания методов оптимизации протокольных механизмов на основе AI-агентов и моделирования и симуляции на основе агентов.
Этот метод обладает универсальностью, применимостью и возможностью повторного использования, что может оказать положительное влияние на экономическую безопасность всей токен-экосистемы.
С помощью передовой платформы моделирования и симуляции сделать модели легкими для понимания, использования и проверки.
Цели проекта
Краткосрочные цели:
Используйте AI-агента для исследования потенциально вредоносных стратегий при различных комбинациях кривых связывания, выявления рисков и исследования стратегий реагирования и механизмов оптимизации.
Обеспечить научно обоснованную методологию для исследования кривой облигации.
Предложите рекомендации по повышению экономической безопасности токеновой экосистемы с точки зрения кривой связывания.
Долгосрочная цель:
Сочетание методов моделирования и симуляции на основе агентов с ИИ и токен-инженерии позволит большему числу людей стать токен-инженерами, заложив основы для создания децентрализованных, антикрихких и устойчивых токеновых экосистем, способствуя развитию теории и практики токен-инженерии.
Ожидаемые результаты
Модель симуляции токеномики с введением AI-агента, включающая 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM. Модель будет полностью прозрачной, легкой для понимания, использования и верификации.
Исследовательский отчет на основе AI-агента, подробно описывающий потенциальные злонамеренные стратегии атак в различных комбинациях кривых связывания, включая процесс моделирования, содержание экспериментов, риски уязвимостей и варианты оптимизации.
Ценность проекта
Удобство: Модель будет открыта как общественное благо, доступное для всех и для тестирования.
Образовательная ценность: с помощью подробных моделей и обучающих симуляций помочь общественности глубже понять принципы работы кривой связи и ее роль в токенизированных экосистемах.
Прозрачность: с помощью инструментов визуализации сделать механизм моделирования и экспериментальный процесс прозрачными, чтобы общественность могла понять механизм модели и потенциальные риски.
Сообщество управляет: члены сообщества могут проводить различные эксперименты на основе этой модели и публиковать результаты исследований, осуществляя саморегулирование, управляемое сообществом.
Совпадение с принципами токен-инженерии: путем популяризации этого набора методов и инструментов, чтобы больше людей могли участвовать в токен-инженерии и совместно строить более антихрупкую и устойчивую токен-экосистему.
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» .
AI-управляемая токен-инженерия: проекты финансирования TEC сосредоточены на оптимизации кривой облигации
Введение в весеннюю программу финансирования Token Engineering Commons 2024
В данной статье будет представлен инновационный проект, получивший финансирование от Token Engineering Commons (TEC) весной 2024 года. Проект направлен на оптимизацию механизма bonding curve в экосистемах токенов с использованием методов обучения с подкреплением и моделирования на основе агентов.
Фоновая информация проекта
Кривые связывания, являясь важной частью экосистемы токенов, играют ключевую роль в контроле колебаний цен на токены, обеспечении ликвидности и динамическом управлении предложением токенов. Математически описывая взаимосвязи между несколькими элементами в экосистеме токенов, кривые связывания открывают новые возможности для "инженерного контроля" экосистемы токенов.
Еще в 2018 году команда предложила идею использования AI-агентов для оптимизации механизмов, наблюдая за поведением агентов машинного обучения для выявления возможного поведения пользователей после развертывания системы, и оптимизируя проектирование механизмов, сравнивая реальные действия с ожидаемыми. Однако эта идея еще не получила широкого применения.
С 2023 года Исследовательская группа Bonding Curve (BCRG) провела всестороннее исследование кривых связи, особенно в совместном исследовании PAMM (Первичный автоматизированный маркет-мейкер) и SAMM (Вторичный автоматизированный маркет-мейкер). Однако из-за ограниченных ресурсов BCRG еще не углубилась в более сложные исследования, такие как вредоносные стратегии и тестирование на проникновение.
Обзор проекта
Данный проект направлен на исследование злонамеренных стратегий потенциальных злоумышленников в различных комбинациях кривых связывания PAMM и SAMM с помощью AI-агента, обученного с использованием методов глубокого обучения. Путем сравнительного анализа и исследования пространств поведения команда проекта будет искать относительно стабильные и качественные комбинации параметров кривой связывания, чтобы оптимизировать механизм дизайна протокола, сократив разрыв между ожидаемым и реальным поведением, а также снизить экономические риски безопасности токенов.
Конкретно, проект выберет четыре распространенных типа кривых PAMM (линейная, экспоненциальная, степенная и сигмоидная) и два распространенных типа кривых SAMM (постоянный продукт и смешанный тип), сформировав 8 комбинационных схем. Команда проекта будет использовать методы агентного моделирования и симуляции для проведения экспериментов, используя AI-агентов для исследования набора потенциальных злонамеренных стратегий каждой схемы и вероятности их возникновения, а также демонстрируя влияние злонамеренных стратегий на систему с помощью результатов моделирования, чтобы разработать научные стратегии противодействия злонамеренным атакам и оптимизации механизма кривых.
Инновационные моменты проекта
Внедрение глубокого обучения в Token Engineering для создания методов оптимизации протокольных механизмов на основе AI-агентов и моделирования и симуляции на основе агентов.
Этот метод обладает универсальностью, применимостью и возможностью повторного использования, что может оказать положительное влияние на экономическую безопасность всей токен-экосистемы.
С помощью передовой платформы моделирования и симуляции сделать модели легкими для понимания, использования и проверки.
Цели проекта
Краткосрочные цели:
Долгосрочная цель: Сочетание методов моделирования и симуляции на основе агентов с ИИ и токен-инженерии позволит большему числу людей стать токен-инженерами, заложив основы для создания децентрализованных, антикрихких и устойчивых токеновых экосистем, способствуя развитию теории и практики токен-инженерии.
Ожидаемые результаты
Модель симуляции токеномики с введением AI-агента, включающая 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM. Модель будет полностью прозрачной, легкой для понимания, использования и верификации.
Исследовательский отчет на основе AI-агента, подробно описывающий потенциальные злонамеренные стратегии атак в различных комбинациях кривых связывания, включая процесс моделирования, содержание экспериментов, риски уязвимостей и варианты оптимизации.
Ценность проекта
Удобство: Модель будет открыта как общественное благо, доступное для всех и для тестирования.
Образовательная ценность: с помощью подробных моделей и обучающих симуляций помочь общественности глубже понять принципы работы кривой связи и ее роль в токенизированных экосистемах.
Прозрачность: с помощью инструментов визуализации сделать механизм моделирования и экспериментальный процесс прозрачными, чтобы общественность могла понять механизм модели и потенциальные риски.
Сообщество управляет: члены сообщества могут проводить различные эксперименты на основе этой модели и публиковать результаты исследований, осуществляя саморегулирование, управляемое сообществом.
Совпадение с принципами токен-инженерии: путем популяризации этого набора методов и инструментов, чтобы больше людей могли участвовать в токен-инженерии и совместно строить более антихрупкую и устойчивую токен-экосистему.