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AI助力TEC优化债券曲线 提升代币系统安全性
Token Engineering Commons 2024 春季资助项目探索
Token Engineering Commons (TEC) 最新资助的一个创新项目引起了广泛关注。该项目旨在利用先进的人工智能技术优化代币生态系统中的关键机制,以提高系统的整体安全性和稳定性。
这个项目的核心是将强化学习和基于代理的建模与仿真技术应用于代币系统中的债券曲线(bonding curve)机制。债券曲线作为代币生态系统的重要组成部分,在调节代币价格、提供流动性和动态管理代币供应等方面发挥着关键作用。
研究团队计划通过训练AI代理来探索不同类型债券曲线组合下可能出现的恶意策略。他们将重点关注主要自动做市商(PAMM)和次级自动做市商(SAMM)的多种组合方案,包括线性、指数、幂函数和S型曲线等PAMM类型,以及恒定乘积和混合型等SAMM类型。
通过对这些组合进行全面的模拟和分析,研究人员希望能够识别出潜在的系统漏洞,并制定相应的防御策略。这种方法不仅可以帮助优化现有的代币系统设计,还可能为整个行业提供一套可复制的安全审计方法。
项目团队将利用Holobit平台的高级功能,确保整个研究过程的透明度和可验证性。这不仅有助于提高研究结果的可信度,也为社区成员提供了参与和学习的机会。
长远来看,该项目的目标是推动Token Engineering领域的发展,使更多人能够参与到代币系统的设计和优化中来。这种社区驱动的去中心化方法有望为构建更加健康和可持续的代币生态系统奠定基础。
随着项目的进展,业内人士普遍期待这项研究能为解决当前代币经济面临的诸多挑战提供新的思路和工具。无论是对于开发者、投资者还是监管机构,这项研究的成果都可能具有重要的参考价值。