Дослідження оптимізації безпеки економіки токенів, що керується штучним інтелектом

Ця стаття представить інноваційний проєкт дослідження токенів, метою якого є використання технологій штучного інтелекту для оптимізації економічної безпеки екосистеми токенів.

Фон проекту та цілі

У екосистемі токенів, цінова крива (bonding curve ) відіграє ключову роль у контролі ціни токена, наданні ліквідності та динамічному регулюванні постачання. Проте існуючі механізми цінових кривих все ще мають потенційні ризики та можливості для оптимізації.

Цей проект має на меті дослідити потенційні зловмисні стратегії під різними комбінаціями цінових кривих за допомогою технологій моделювання та симуляції на основі навчання з підкріпленням і агента (. Це не тільки допоможе підвищити економічну безпеку токен-системи, але й сприятиме розвитку та поширенню токен інженерії.

Методи дослідження

Проект буде використовувати такі методи для дослідження:

1. Виберіть 4 поширені криві цін первинних автоматичних маркет-мейкерів )PAMM( та 2 криві цін вторинних автоматичних маркет-мейкерів )SAMM(, утворивши 8 комбінацій.

2. Використання штучного інтелекту для дослідження набору потенційних зловмисних стратегій та їх ймовірності виникнення в кожному сценарії.

3. Через моделювання продемонструвати вплив зловмисних стратегій на систему та дослідити стратегії реагування і механізми оптимізації.

4. Використовуючи передову платформу моделювання та симуляції, відкрито демонструйте деталі побудови моделі та процес експерименту.

Очікувані результати

1. Модель симуляції економіки токенів з впровадженням AI-агента, що містить експериментальний план з 8 комбінацій цінових кривих.

2. Досліджувальний звіт про потенційні зловмисні атаки під різними комбінаціями кривих цін на основі дослідження агентів штучного інтелекту, що включає процес моделювання, експериментальний зміст, аналіз ризиків та рекомендації щодо оптимізації.

Цінність проєкту

1. Інноваційність: впровадження посиленого навчання в токен інженерію, що формує методи оптимізації протоколів на основі AI-агентів та симуляцій.

2. Універсальність: цей метод може бути широко застосований у дослідженнях економічної безпеки токен екосистем.

3. Прозорість: використання візуалізаційних інструментів, що роблять модель зрозумілою, легкою у використанні та перевірці.

4. Освітня цінність: через детальні посібники допомогти широкій аудиторії глибше зрозуміти принципи цінових кривих та їх роль в екосистемі Токен.

5. Спільнота: заохочення членів спільноти брати участь у дослідженнях, сприяння розповсюдженню та розвитку Токен інженерії.

Через цей проект ми сподіваємося зробити внесок у створення більш безпечної та стійкої екосистеми токенів, а також сприяти розвитку теорії та практики в галузі токенінгу.