Güçlendirilmiş Öğrenmeye Dayalı Token Ekosistemini Optimize Etme İnovasyon Önerisi

Bu makale, 2024 baharındaki Token Engineering Commons hibesini alan yenilikçi bir teklifi tanıtmaktadır. Bu proje, güçlendirilmiş öğrenme ve ajan tabanlı modelleme ile simülasyon teknolojilerini kullanarak, token ekosistemindeki bonding curve mekanizmasını optimize etmeyi ve sistemin ekonomik güvenliğini artırmayı hedeflemektedir.

Proje Arka Planı ve Hedefleri

Bonding curve, token ekosisteminin temel bir bileşeni olarak, fiyat dalgalanmalarını kontrol etme, likidite sağlama ve token arzını dinamik olarak ayarlama gibi konularda önemli bir rol oynamaktadır. Bu proje, mekanizma optimizasyonunda AI-agent uygulama fikrini devralmış ve son zamanlardaki PAMM ve SAMM bonding curve araştırma sonuçlarını birleştirmiştir.

Proje ekibi, Token Engineering alanına odaklanarak, agent-based modelleme ve simülasyon kullanarak karmaşık sistemlerin tasarım ve optimizasyon sorunlarını çözmeye çalışmaktadır. Güçlendirilmiş öğrenme ile eğitilmiş AI-agent aracılığıyla, farklı PAMM ve SAMM bonding curve kombinasyonları altında potansiyel saldırganların kötü niyetli stratejilerini keşfederek, karşılaştırmalı analiz ve davranış alanı keşfi yaparak, istikrarlı ve kaliteli parametre kombinasyonları bulmayı, protokol mekanizmasının tasarımını optimize etmeyi ve ekonomik güvenlik risklerini azaltmayı hedeflemektedir.

Araştırma Yöntemi

Proje, dört yaygın PAMM bonding curve türünü (Lineer, Üstel, Güç ve Sigmoid) ve iki SAMM bonding curve türünü (Sabit Çarpan ve Karışık) seçerek 8 kombinasyon oluşturmuştur. Deneyler, agent-based modelleme ve simülasyon yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş, AI-agent ile her bir planın potansiyel kötü niyetli strateji setleri ve bunların olasılıkları araştırılmıştır ve simülasyon sonuçları, bu stratejilerin sistem üzerindeki etkilerini göstererek bilimsel karşı önlemler ve mekanizma optimizasyonu çözümleri keşfedilmiştir.

Projeler, gelişmiş modelleme simülasyon platformunun yardımıyla, model oluşturma detaylarını ve deney sürecini tamamen şeffaf bir şekilde sergileyecektir.

Yenilikler ve Hedefler

1. Token Mühendisliğine pekiştirmeli öğrenmeyi dahil etmek, AI-ajansı ve ajansa dayalı modelleme simülasyonu mekanizması optimizasyon yöntemleri oluşturmak.
2. Yöntem evrenseldir, uygulanabilir ve yeniden kullanılabilir, tüm Token ekosisteminin ekonomik güvenliğini artırma umudunu taşımaktadır.
3. Gelişmiş araçlar kullanarak, modeli anlaması, kullanması ve doğrulaması kolay hale getirin.

Kısa vadeli hedef:

• Farklı bonding curve kombinasyonlarındaki potansiyel kötü niyetli stratejileri keşfedin, riskleri tanımlayın ve yanıt planları önerin.
• Bonding curve araştırmaları için bilimsel ve titiz yöntemler sağlamak.
• Bonding curve açısından, token ekosisteminin ekonomik güvenliğini artırma önerileri sunulmuştur.

Uzun vadeli hedef: AI tabanlı ajan-temelli modelleme simülasyon yöntemlerini ve Token Engineering'i birleştirerek, daha fazla kişinin Token Engineering'e katılmasını sağlamak, merkeziyetsiz, dayanıklı ve sürdürülebilir bir Token ekosisteminin temellerini atmak.

Beklenen Sonuçlar

1. AI-agent içeren bir token ekonomi zinciri simülasyon modeli, 8 tür PAMM ve SAMM kombinasyonunu içeren deneysel senaryoları kapsar, model tamamen şeffaf ve anlaşılması ve doğrulanması kolaydır.
2. AI-agent keşfine dayalı farklı bonding curve kombinasyonlarındaki potansiyel kötü niyetli saldırı stratejileri üzerine bir araştırma raporu, modelleme süreci, deney içeriği, güvenlik açıkları riski ve optimizasyon önerilerini içermektedir.

Proje Değeri

• Kullanışlılık: Model, kamusal mal olarak açık olup, herkes erişebilir ve test edebilir.
• Eğitim Değeri: Kamuoyunun bonding curve prensibini ve bunun Token ekosistemindeki rolünü anlamalarına yardımcı olmak, agent-based modelleme simülasyon yöntemini tanıtmak.
• Şeffaflık: Görselleştirme araçları kullanarak modelleme mekanizmasını ve deney sürecini göstererek mekanizma tasarımındaki riskleri şeffaf hale getirmek.
• Topluluk odaklı: Topluluk üyeleri bu modeli çeşitli deneyler yapmak için yeniden kullanabilir, protokol ekonomik güvenlik denetimlerinin merkeziyetsizleşmesini teşvik edebilir.
• Token Mühendisliği prensipleriyle uyumlu: merkeziyetsiz token mühendisliğinin gerçekleştirilmesini teşvik etmek, topluluk zekasını bir araya getirerek daha dirençli, sürdürülebilir bir token ekosistemi inşa etmek.