Инновационное предложение по оптимизации экосистемы токенов на основе обучения с подкреплением

В данной статье представлено инновационное предложение, получившее финансирование от Token Engineering Commons весной 2024 года. Проект направлен на использование технологий обучения с подкреплением и моделирования и имитации на основе агентного подхода для оптимизации механизма bonding curve в экосистеме токенов и повышения экономической безопасности системы.

Фон проекта и цели

Кривая связывания как ключевой компонент экосистемы токенов играет важную роль в контроле ценовой волатильности, предоставлении ликвидности и динамическом регулировании предложения токенов. Этот проект наследует ранние идеи применения ИИ-агентов для оптимизации механизмов и сочетает их с недавними результатами исследований кривых связывания PAMM и SAMM.

Команда проекта сосредоточена на области Токен Инжиниринг, стремясь использовать моделирование и симуляцию на основе агентов для решения проблем проектирования и оптимизации сложных систем. С помощью AI-агента, обученного методом усиленного обучения, исследуются злонамеренные стратегии потенциальных злоумышленников в рамках различных комбинаций кривых связывания PAMM и SAMM, а также проводится сравнительный анализ и исследование пространства поведения с целью нахождения стабильных и качественных параметров, оптимизации проектирования протоколов и снижения экономических рисков безопасности.

Метод исследования

Проект выбрал четыре распространенных типа PAMM bonding curve (Линейный, Экспоненциальный, Степенной и Сигмоидный) и два типа SAMM bonding curve (постоянный продукт и смешанный), образовав 8 комбинационных схем. Используя моделирование на основе агентов и методы симуляции для эксперимента, AI-агент исследует наборы потенциальных злонамеренных стратегий для каждой схемы и вероятность их возникновения, а результаты моделирования демонстрируют влияние этих стратегий на систему, что позволяет исследовать научные стратегии реагирования и механизмы оптимизации.

Проект будет использовать передовую платформу моделирования и симуляции для прозрачного отображения деталей построения моделей и экспериментального процесса.

Инновационные моменты и цели

1. Внедрение обучения с подкреплением в Токен-инженерию для формирования методов оптимизации протокольных механизмов на основе моделирования с использованием AI-агентов и агентов.
2. Метод обладает универсальностью, применимостью и возможностью повторного использования, что может повысить экономическую безопасность всей токен-экосистемы.
3. Используйте современные инструменты, чтобы сделать модель понятной, удобной для использования и верификации.

Краткосрочная цель:

• Исследовать потенциальные злонамеренные стратегии при различных комбинациях кривых связывания, выявлять риски и предлагать меры по их устранению.
• Предоставление научно обоснованного метода для исследования кривой связывания.
• Предложение по повышению экономической безопасности токен-экосистемы с точки зрения кривой облигации.

Долгосрочная цель: Продвижение методов моделирования и имитации на основе агентов с использованием ИИ и Токен-инженерии, чтобы больше людей могли участвовать в Токен-инженерии и заложить основу для построения децентрализованных, устойчивых и жизнеспособных экосистем токенов.

Ожидаемые результаты

1. Модель симуляции токеномики цепочки с внедрением AI-агента, включающая 8 экспериментальных схем комбинаций PAMM и SAMM, модель полностью прозрачна и легка для понимания и проверки.
2. Исследовательский отчет о потенциальных злонамеренных атаках на различные комбинации bonding curve, основанный на исследованиях AI-agent, включая процесс моделирования, содержание эксперимента, риски уязвимости и варианты оптимизации.

Ценность проекта

• Удобство: модель открыта как общественное благо, доступна и для тестирования всем.
• Образовательная ценность: помогает обществу понять принципы кривой связи и их роль в экосистеме токенов, продвигает методы моделирования на основе агентов.
• Прозрачность: визуальные инструменты показывают механизмы моделирования и экспериментальные процессы, делая риски проектирования механизмов прозрачными.
• Сообщество управляет: Члены сообщества могут повторно использовать эту модель для различных экспериментов, способствуя децентрализации безопасности экономического аудита протокола.
• Соответствие принципам Token Engineering: содействие реализации децентрализованного токен-инжиниринга, объединение коллективного разума для создания более устойчивой и жизнеспособной токен-экосистемы.