Sử dụng AI để tối ưu hóa cơ chế Đường cong liên kết của hệ sinh thái Token

Bài viết này sẽ giới thiệu một dự án đổi mới, nhằm mục đích sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa cơ chế bonding curve trong hệ sinh thái Token. Dự án này đã nhận được tài trợ từ Token Engineering Commons vào mùa xuân năm 2024, sẽ thông qua học tăng cường và mô hình hóa dựa trên agent để khám phá và ứng phó với các chiến lược độc hại tiềm ẩn dưới các kết hợp bonding curve khác nhau, nhằm nâng cao tính an toàn kinh tế của hệ thống Token.

Bối cảnh và mục tiêu dự án

Bonding curve là một thành phần cốt lõi của hệ sinh thái Token, đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát sự biến động giá, cung cấp thanh khoản và điều chỉnh cung Token. Dự án này được xây dựng trên nền tảng nghiên cứu trước đó, đặc biệt là quan điểm của nhóm IncentiveAI vào năm 2018 về việc sử dụng AI-agent để tối ưu hóa cơ chế, cũng như nghiên cứu toàn diện về bonding curve của BCRG (Bonding Curve Research Group).

Nhóm dự án tập trung vào lĩnh vực Token Engineering, dự định khám phá các chiến lược độc hại tiềm ẩn dưới các đường cong bonding của PAMM (Primary Automated Market Maker) và SAMM (Secondary Automated Market Maker) thông qua AI-agent được huấn luyện bằng phương pháp học tăng cường. Nghiên cứu sẽ bao gồm bốn loại PAMM phổ biến (Đường thẳng, Đường mũ, Đường số mũ và Đường sigmoid) cũng như hai loại SAMM (Sản phẩm không đổi và Hỗn hợp), tổng cộng tạo thành 8 phương án kết hợp.

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 và mô hình hóa và mô phỏng dựa trên agent.
2. Phát triển các phương pháp có tính phổ quát, có thể thực hiện và có thể tái sử dụng, nhằm nâng cao tính an toàn kinh tế của toàn bộ hệ sinh thái Token.
3. Sử dụng nền tảng Holobit, giúp mô hình dễ hiểu, sử dụng và xác minh.

Mục tiêu ngắn hạn bao gồm khám phá các chiến lược độc hại tiềm ẩn, xác định rủi ro và đề xuất các giải pháp ứng phó, cung cấp phương pháp khoa học cho nghiên cứu đường cong bonding, cũng như đưa ra các đề xuất nhằm nâng cao an ninh kinh tế từ góc độ đường cong bonding.

Mục tiêu lâu dài là thúc đẩy phương pháp mô hình hóa và mô phỏng dựa trên tác nhân kết hợp AI, giúp nhiều người có thể trở thành Token Engineer, thúc đẩy việc xây dựng phi tập trung hệ sinh thái token phản kháng và bền vững.

Kết quả dự kiến

1. Một mô hình mô phỏng chuỗi kinh tế token với sự giới thiệu của 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 dựa trên việc khám phá AI-agent, bao gồm các chiến lược tấn công độc hại tiềm ẩn dưới các tổ hợp đường cong bonding khác nhau, quy trình lập mô hình, nội dung thử nghiệm, rủi ro lỗ hổng và các phương án tối ưu.

Giá trị và ảnh hưởng của dự án

Dự án này không chỉ cam kết nâng cao tính bảo mật của hệ sinh thái Token, mà còn nhằm thúc đẩy sự phổ biến và thực hành của Kỹ thuật Token. Thông qua mô hình mở và minh bạch, dự án sẽ giúp nhiều người hiểu rõ hơn về nguyên lý hoạt động của đường cong bonding, nắm vững kỹ năng phân tích các hệ thống phức tạp.

Ngoài ra, dự án khuyến khích sự tham gia của cộng đồng, cho phép các thành viên thực hiện các thí nghiệm khác nhau dựa trên mô hình này, không chỉ giới hạn ở đường cong bonding mà còn có thể được sử dụng cho nghiên cứu trong các lĩnh vực như quản trị, tăng trưởng, v.v. Phương pháp và công cụ này có thể được áp dụng cho các giao thức khác, thúc đẩy sự tự quản lý do cộng đồng điều khiển.

Cuối cùng, dự án này hy vọng đạt được mục tiêu "hoàn thành công trình Token phi tập trung", tập hợp trí tuệ cộng đồng, xây dựng một hệ sinh thái Token bền vững và chống lại sự mong manh. Bằng cách phổ biến bộ công cụ và phương pháp này, mọi người đều có thể tham gia vào việc kiểm toán an ninh kinh tế của giao thức, thúc đẩy sự phát triển lý thuyết và thực tiễn của Token Engineering.