Học Tăng Cường Hỗ Trợ An Ninh Kinh Tế Token: Phương Pháp Nghiên Cứu Đường Cong Bonding Đổi Mới

Bài viết này sẽ giới thiệu một đề xuất sáng tạo được tài trợ bởi Token Engineering Commons vào mùa xuân năm 2024. Đề xuất này nhằm mục đích sử dụng học tăng cường và các công nghệ mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent để tối ưu hóa cơ chế bonding curve trong hệ sinh thái Token.

Bối cảnh và mục tiêu dự án

Bonding curve là một phần cốt lõi của hệ sinh thái Token, đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát sự biến động giá cả, cung cấp thanh khoản và điều chỉnh nguồn cung một cách linh hoạt. Dự án này kế thừa ý tưởng sử dụng AI-agent cho tối ưu hóa cơ chế từ sớm và kết hợp với những nghiên cứu gần đây của BCRG (Bonding Curve Research Group).

Nhóm dự án dự định khám phá các chiến lược độc hại tiềm tàng dưới các tổ hợp đường cong PAMM và SAMM khác nhau bằng cách sử dụng AI-agent được đào tạo thông qua học tăng cường. Bằng cách phân tích so sánh và khám phá không gian hành vi, tìm kiếm các tổ hợp tham số ổn định và chất lượng cao, liên tục tối ưu hóa thiết kế cơ chế giao thức, thu hẹp khoảng cách giữa hành vi dự kiến và hành vi thực tế, giảm thiểu rủi ro an ninh kinh tế của hệ sinh thái Token.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sẽ tập trung vào bốn loại đường cong PAMM phổ biến (đường thẳng, lũy thừa, hàm mũ và Sigmoid) cũng như hai loại đường cong SAMM (sản phẩm không đổi và loại hỗn hợp), tổng cộng tạo thành 8 phương án kết hợp. Nhóm sẽ sử dụng phương pháp mô hình và mô phỏng dựa trên tác nhân để thực hiện thí nghiệm, sử dụng AI-agent để khám phá tập hợp các chiến lược độc hại tiềm năng của mỗi phương án và xác suất xảy ra của chúng, đồng thời thông qua kết quả mô phỏng để trực quan hóa ảnh hưởng của những chiến lược này đến hệ thống.

Điểm đổi mới và mục tiêu

1. Đưa học tăng cường vào Kỹ thuật Token, hình thành phương pháp tối ưu hóa cơ chế giao thức dựa trên AI-agent.
2. Đề xuất các phương pháp có tính phổ quát, khả thi và có thể tái sử dụng, hy vọng nâng cao tính an toàn kinh tế của toàn bộ hệ sinh thái Token.
3. Sử dụng nền tảng Holobit, làm cho mô hình dễ dàng được hiểu, sử dụng và xác minh hơn.

Mục tiêu ngắn hạn bao gồm khám phá các chiến lược độc hại tiềm năng, cung cấp các phương pháp nghiên cứu nghiêm ngặt về khoa học, và đưa ra các đề xuất cải thiện an ninh kinh tế từ góc độ đường cong bonding. Mục tiêu dài hạn là thúc đẩy Token Engineering, giúp nhiều người tham gia vào việc xây dựng hệ sinh thái Token.

Kết quả mong đợi

1. Một mô hình mô phỏng chuỗi kinh tế token với AI-agent, bao gồm 8 kế hoạch thí nghiệm kết hợp PAMM và SAMM.
2. Một báo cáo nghiên cứu về các chiến lược tấn công độc hại tiềm năng dưới các tổ hợp đường cong bonding khác nhau dựa trên khám phá của AI-agent.

Giá trị dự án

Dự án này không chỉ giúp nâng cao độ an toàn của hệ thống token, mà còn thúc đẩy sự phổ biến và thực hành của Kỹ thuật Token. Thông qua các mô hình và quy trình thí nghiệm công khai, minh bạch, dự án nhằm mục đích giúp nhiều người hiểu và tham gia vào lĩnh vực tiên phong này, góp phần xây dựng một hệ sinh thái token an toàn và bền vững hơn.