Đề xuất đổi mới hệ sinh thái Token tối ưu hóa dựa trên học tăng cường

Bài viết này giới thiệu một đề xuất đổi mới được cấp kinh phí từ Token Engineering Commons vào mùa xuân năm 2024. Dự án này nhằm mục đích sử dụng công nghệ học tăng cường và mô hình hóa dựa trên agent để tối ưu hóa cơ chế bonding curve trong hệ sinh thái Token, nâng cao tính an toàn kinh tế của hệ thống.

Bối cảnh và mục tiêu dự án

Bonding curve là một phần quan trọng trong hệ sinh thái Token, đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát biến động giá, cung cấp tính thanh khoản và điều chỉnh động cung cấp Token. Dự án này kế thừa ý tưởng sử dụng AI-agent trong tối ưu hóa cơ chế từ sớm, đồng thời kết hợp với những kết quả nghiên cứu gần đây về bonding curve PAMM và SAMM.

Đội ngũ dự án tập trung vào lĩnh vực Token Engineering, cam kết sử dụng mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent để giải quyết các vấn đề thiết kế và tối ưu hệ thống phức tạp. Thông qua AI-agent được đào tạo bằng học tăng cường, khám phá các chiến lược ác ý của kẻ tấn công tiềm năng dưới các tổ hợp đường cong bonding PAMM và SAMM khác nhau, và thực hiện phân tích so sánh và khám phá không gian hành vi, nhằm tìm kiếm tổ hợp tham số ổn định và chất lượng cao, tối ưu hóa thiết kế cơ chế giao thức, giảm thiểu rủi ro an ninh kinh tế.

Phương pháp nghiên cứu

Dự án đã chọn bốn loại đường cong PAMM bonding curve phổ biến (Đường thẳng, Đường mũ, Đường lũy thừa và Đường sigmoid) và hai loại đường cong SAMM bonding curve (Sản phẩm cố định và Hỗn hợp), tạo thành 8 phương án kết hợp. Sử dụng phương pháp mô phỏng và mô hình hóa dựa trên tác nhân để thực nghiệm, tận dụng AI-agent để khám phá tập hợp các chiến lược độc hại tiềm tàng và xác suất xảy ra của mỗi phương án, đồng thời trình bày tác động của những chiến lược này đối với hệ thống thông qua kết quả mô phỏng, từ đó khám phá các chiến lược ứng phó khoa học và các phương án tối ưu hóa cơ chế.

Dự án sẽ sử dụng nền tảng mô phỏng mô hình tiên tiến để hiển thị chi tiết xây dựng mô hình và quá trình thử nghiệm một cách minh bạch.

Điểm đổi mới và mục tiêu

1. Đưa học tập tăng cường vào Kỹ thuật Token, hình thành phương pháp tối ưu hóa cơ chế giao thức dựa trên mô hình AI-agent và mô hình dựa trên agent.
2. Phương pháp có tính phổ quát, có thể triển khai, có thể tái sử dụng, hy vọng sẽ nâng cao tính an toàn kinh tế của toàn bộ hệ sinh thái Token.
3. Sử dụng công cụ tiên tiến để làm cho mô hình dễ hiểu, sử dụng và xác minh.

Mục tiêu ngắn hạn:

• Khám phá các chiến lược độc hại tiềm ẩn dưới các sự kết hợp đường cong bonding khác nhau, xác định rủi ro và đề xuất giải pháp đối phó.
• Cung cấp phương pháp khoa học nghiêm ngặt cho nghiên cứu đường cong bonding.
• Đề xuất nâng cao tính an toàn kinh tế của hệ sinh thái Token từ góc độ đường cong bonding.

Mục tiêu dài hạn: Thúc đẩy phương pháp mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent kết hợp với AI và Token Engineering, để nhiều người có thể tham gia vào Token Engineering, đặt nền tảng cho việc xây dựng hệ sinh thái Token phi tập trung, chống giòn và bền vững.

Kết quả dự kiến

1. Một mô hình mô phỏng chuỗi kinh tế token với AI-agent, bao gồm 8 loại phương án thí nghiệm kết hợp PAMM và SAMM, mô hình hoàn toàn minh bạch và dễ hiểu cũng như xác minh.
2. Một báo cáo nghiên cứu về các chiến lược tấn công tiềm ẩn độc hại dưới các tổ hợp bonding curve khác nhau dựa trên việc khám phá AI-agent, bao gồm quy trình mô hình, nội dung thí nghiệm, rủi ro lỗ hổng và kế hoạch tối ưu.

Giá trị dự án

• Tính tiện lợi: Mô hình được mở ra như hàng hóa công cộng, mọi người đều có thể truy cập và thử nghiệm.
• Giá trị giáo dục: Giúp công chúng hiểu nguyên lý đường cong gắn kết và vai trò của nó trong hệ sinh thái Token, quảng bá phương pháp mô phỏng dựa trên agent.
• Độ minh bạch: Sử dụng công cụ trực quan để hiển thị cơ chế mô hình và quy trình thử nghiệm, làm cho rủi ro trong thiết kế cơ chế trở nên minh bạch.
• Được điều hành bởi cộng đồng: Các thành viên trong cộng đồng có thể tái sử dụng mô hình này để thực hiện các thí nghiệm khác nhau, thúc đẩy việc kiểm toán an ninh kinh tế của giao thức theo cách phi tập trung.
• Đồng bộ với các nguyên tắc Kỹ thuật Token: Thúc đẩy việc thực hiện kỹ thuật token phi tập trung, tập hợp trí tuệ cộng đồng để xây dựng hệ sinh thái token bền vững và chống lại sự dễ bị tổn thương.