تعزيز التعلم لدعم أمان اقتصاد العملات: منهجية بحث مبتكرة حول منحنى الربط
ستقدم هذه المقالة اقتراحًا مبتكرًا حصل على منحة من Token Engineering Commons في ربيع عام 2024. يهدف الاقتراح إلى استخدام تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكيل لتحسين آلية منحنى الربط في نظام عملة.
خلفية المشروع والأهداف
تعتبر منحنيات الربط جزءًا أساسيًا من نظام عملات العملات، حيث تلعب دورًا حيويًا في التحكم في تقلبات الأسعار، وتوفير السيولة، وضبط العرض بشكل ديناميكي. يواصل هذا المشروع فكرة استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في تحسين الآليات التي تم تقديمها في وقت سابق، ويجمع بين نتائج الأبحاث الأخيرة لمجموعة أبحاث منحنيات الربط BCRG (.
تخطط فريق المشروع لاستكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة تحت مجموعات منحنيات PAMM و SAMM المختلفة باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المدرب من خلال التعلم المعزز. من خلال التحليل المقارن واستكشاف فضاء السلوك، سيتم البحث عن مجموعات المعلمات ذات الجودة المستقرة، وتحسين تصميم آلية البروتوكول باستمرار، وتقليل الفجوة بين السلوك المتوقع والسلوك الحقيقي، وتقليل المخاطر الاقتصادية لنظام العملة.
منهجية البحث
ستركز الدراسة على أربعة أنواع شائعة من منحنيات PAMM (خطية، أسية، دالة الأس، وSigmoid) بالإضافة إلى نوعين من منحنيات SAMM (المنتج الثابت والمختلط)، مما يشكل ما مجموعه 8 تركيبات. سيتبنى الفريق أسلوب النمذجة والمحاكاة المستندة إلى الوكلاء لإجراء التجارب، باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لاستكشاف مجموعة من الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة لكل سيناريو واحتمالية حدوثها، وسيتم عرض تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام من خلال نتائج المحاكاة بشكل بصري.
نقاط الابتكار والأهداف
إدخال التعلم المعزز في هندسة العملة، وتشكيل طريقة تحسين آلية البروتوكول المعتمدة على الوكلاء الذكاء الاصطناعي.
تقديم طرق ذات طابع عالمي، قابلة للتطبيق، وقابلة لإعادة الاستخدام، من المتوقع أن تعزز الأمان الاقتصادي لنظام عملة بأكمله.
استخدام منصة Holobit، لجعل النموذج أكثر سهولة في الفهم والاستخدام والتحقق.
تشمل الأهداف القصيرة الأجل استكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة، وتقديم أساليب بحث علمية صارمة، وكذلك اقتراح تدابير لتعزيز الأمان الاقتصادي من منظور منحنى الربط. الهدف الطويل الأجل هو تعزيز هندسة العملات، لتمكين المزيد من الأشخاص من المشاركة في بناء نظام العملات.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة سلسلة اقتصادية للعملة مع إدخال وكيل الذكاء الاصطناعي، يتضمن 8 أنواع من خطط التجارب لتوليف PAMM و SAMM.
تقرير بحثي حول استراتيجيات الهجوم الخبيث المحتملة تحت مجموعة مختلفة من منحنيات الربط المستندة إلى استكشاف AI-agent.
قيمة المشروع
يساعد هذا المشروع ليس فقط على تعزيز أمان نظام العملات، ولكنه أيضًا يعزز انتشار وممارسة هندسة العملات. من خلال نماذج وعمليات تجريبية شفافة، يهدف المشروع إلى جعل المزيد من الناس يفهمون ويشاركون في هذا المجال المتقدم، مما يسهم في بناء نظام بيئي للعملات أكثر أمانًا واستدامة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
9
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
RektButSmiling
· منذ 18 س
ai يُستغل بغباء.有理论支持了
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableGeniusDegen
· 08-12 22:12
مرة أخرى خدعة لاستغلال الحمقى
شاهد النسخة الأصليةرد0
GweiWatcher
· 08-11 13:30
هل ما زلت تتداول مفاهيم الذكاء الاصطناعي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DaoResearcher
· 08-11 00:18
من حيث النموذج الاقتصادي، ينتمي إلى الخط التقليدي، راجع arxiv 2205.1138
شاهد النسخة الأصليةرد0
OffchainWinner
· 08-11 00:15
مرة أخرى هذه الأشياء الفاخرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
MemeCurator
· 08-11 00:07
أه، كيف يحدث أن يتم تداول الذكاء الاصطناعي مرة أخرى؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TxFailed
· 08-11 00:05
تنبيه حالة حافة: وكلاء الذكاء الاصطناعي يحاكون منحنى الربط... ماذا يمكن أن يسوء على الإطلاق هاها
أمان اقتصاد العملات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تحسين آلية منحنى الربط من خلال التعلم المعزز
تعزيز التعلم لدعم أمان اقتصاد العملات: منهجية بحث مبتكرة حول منحنى الربط
ستقدم هذه المقالة اقتراحًا مبتكرًا حصل على منحة من Token Engineering Commons في ربيع عام 2024. يهدف الاقتراح إلى استخدام تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكيل لتحسين آلية منحنى الربط في نظام عملة.
خلفية المشروع والأهداف
تعتبر منحنيات الربط جزءًا أساسيًا من نظام عملات العملات، حيث تلعب دورًا حيويًا في التحكم في تقلبات الأسعار، وتوفير السيولة، وضبط العرض بشكل ديناميكي. يواصل هذا المشروع فكرة استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في تحسين الآليات التي تم تقديمها في وقت سابق، ويجمع بين نتائج الأبحاث الأخيرة لمجموعة أبحاث منحنيات الربط BCRG (.
تخطط فريق المشروع لاستكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة تحت مجموعات منحنيات PAMM و SAMM المختلفة باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المدرب من خلال التعلم المعزز. من خلال التحليل المقارن واستكشاف فضاء السلوك، سيتم البحث عن مجموعات المعلمات ذات الجودة المستقرة، وتحسين تصميم آلية البروتوكول باستمرار، وتقليل الفجوة بين السلوك المتوقع والسلوك الحقيقي، وتقليل المخاطر الاقتصادية لنظام العملة.
منهجية البحث
ستركز الدراسة على أربعة أنواع شائعة من منحنيات PAMM (خطية، أسية، دالة الأس، وSigmoid) بالإضافة إلى نوعين من منحنيات SAMM (المنتج الثابت والمختلط)، مما يشكل ما مجموعه 8 تركيبات. سيتبنى الفريق أسلوب النمذجة والمحاكاة المستندة إلى الوكلاء لإجراء التجارب، باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لاستكشاف مجموعة من الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة لكل سيناريو واحتمالية حدوثها، وسيتم عرض تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام من خلال نتائج المحاكاة بشكل بصري.
نقاط الابتكار والأهداف
تشمل الأهداف القصيرة الأجل استكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة، وتقديم أساليب بحث علمية صارمة، وكذلك اقتراح تدابير لتعزيز الأمان الاقتصادي من منظور منحنى الربط. الهدف الطويل الأجل هو تعزيز هندسة العملات، لتمكين المزيد من الأشخاص من المشاركة في بناء نظام العملات.
النتائج المتوقعة
قيمة المشروع
يساعد هذا المشروع ليس فقط على تعزيز أمان نظام العملات، ولكنه أيضًا يعزز انتشار وممارسة هندسة العملات. من خلال نماذج وعمليات تجريبية شفافة، يهدف المشروع إلى جعل المزيد من الناس يفهمون ويشاركون في هذا المجال المتقدم، مما يسهم في بناء نظام بيئي للعملات أكثر أمانًا واستدامة.