استخدام التعلم المعزز لتحسين آلية منحنى الربط لنظام عملات التوكنات
ستقدم هذه المقالة مشروعًا مبتكرًا حصل على تمويل من Token Engineering Commons (TEC) في ربيع عام 2024. يهدف هذا المشروع إلى تحسين آلية منحنى الربط في نظام العملات من خلال تقنيات متقدمة، مما يعزز الأمان الاقتصادي للنظام.
خلفية المشروع والأهداف
تعتبر منحنيات الربط جزءًا أساسيًا من نظام عملة الرموز، حيث تلعب دورًا حيويًا في تنظيم أسعار العملات، وتوفير السيولة، وإدارة عرض العملات بشكل ديناميكي. الهدف من هذا المشروع هو استكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة تحت مجموعات منحنيات الربط المختلفة لـ PAMM (Primary Automated Market Maker) و SAMM (Secondary Automated Market Maker) من خلال دمج تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكلاء، ومن ثم تحسين تصميم الآلية بناءً على ذلك.
منهجية البحث
ستقوم فريق المشروع باختيار أربعة أنواع شائعة من منحنيات PAMM (خطية، أسية، دالة القوة وS-شكل) وكذلك نوعين من منحنيات SAMM (منتج ثابت ونوع مختلط) لتشكيل 8 خطط تركيب لإجراء التجارب. من خلال استخدام وكيل AI تم تدريبه بواسطة التعلم المعزز، سيستكشف الفريق الاستراتيجيات الضارة المحتملة تحت كل خطة، ويقوم بمحاكاة تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام.
ستتم العملية البحثية باستخدام منصة Holobit، لضمان الشفافية في بناء النموذج وعملية التجربة. هذا لا يساعد فقط في التحقق من نتائج البحث، بل يوفر أيضًا لأعضاء المجتمع فرصًا للتعلم والمشاركة.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة اقتصاد عملة تحت سلسلة باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، يغطي 8 أنواع من خطط التجارب PAMM و SAMM.
تقرير بحثي مفصل، يحتوي على عملية النمذجة، محتوى التجارب، المخاطر المحتملة التي تم تحديدها، والتوصيات المناسبة للتحسين.
أهمية المشروع
هذا البحث لا يهدف فقط إلى تحسين الأمان الاقتصادي لنظام عملة، بل سيقدم أيضًا منهجية علمية دقيقة لدراسة منحنى الربط. على المدى الطويل، سيساعد هذا المشروع في تعزيز انتشار وتطوير هندسة العملة، مما سيمكن المزيد من الأشخاص من المشاركة في تصميم وتحسين نظام العملة.
من خلال عملية بحث مفتوحة وشفافة، تأمل فريق المشروع في تعزيز عدد أكبر من مهندسي العملات، لوضع أساس لبناء نظام بيئي للعملات أكثر صحة واستدامة. تتماشى هذه الفكرة لبناء لامركزي يعتمد على المجتمع مع القيم الأساسية لهندسة العملات.
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 12
أعجبني
12
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
FalseProfitProphet
· منذ 6 س
لا أفهم ولكن أشعر أنه متقدم جدًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ProposalManiac
· منذ 6 س
恰哦 بعض الأشخاص يستخدمون التعلم المعزز لخداع الناس لتحقيق الربح مرة أخرى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SeeYouInFourYears
· منذ 6 س
لا أستطيع التحمل بعد الآن، إنه وقت تداول العملات الرقمية مرة أخرى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TopEscapeArtist
· منذ 6 س
آلة التعلم تأتي مرة أخرى لتخدع الحمقى. يمكنني رسم مخطط الشموع للهبوط الكبير في الخلف.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenWhisperer
· منذ 6 س
مرة أخرى، هناك من يقوم بإنشاء منحنى الربط...
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlBeliever
· منذ 6 س
شبكة عصبية أخرى تعمل على السيولة، لقد خسرت الكثير منذ تلك الفترة في عام 20.
تعزز التعلم المعزز تحسين آلية منحنى الربط لنظام عملة الرموز.
استخدام التعلم المعزز لتحسين آلية منحنى الربط لنظام عملات التوكنات
ستقدم هذه المقالة مشروعًا مبتكرًا حصل على تمويل من Token Engineering Commons (TEC) في ربيع عام 2024. يهدف هذا المشروع إلى تحسين آلية منحنى الربط في نظام العملات من خلال تقنيات متقدمة، مما يعزز الأمان الاقتصادي للنظام.
خلفية المشروع والأهداف
تعتبر منحنيات الربط جزءًا أساسيًا من نظام عملة الرموز، حيث تلعب دورًا حيويًا في تنظيم أسعار العملات، وتوفير السيولة، وإدارة عرض العملات بشكل ديناميكي. الهدف من هذا المشروع هو استكشاف استراتيجيات خبيثة محتملة تحت مجموعات منحنيات الربط المختلفة لـ PAMM (Primary Automated Market Maker) و SAMM (Secondary Automated Market Maker) من خلال دمج تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكلاء، ومن ثم تحسين تصميم الآلية بناءً على ذلك.
منهجية البحث
ستقوم فريق المشروع باختيار أربعة أنواع شائعة من منحنيات PAMM (خطية، أسية، دالة القوة وS-شكل) وكذلك نوعين من منحنيات SAMM (منتج ثابت ونوع مختلط) لتشكيل 8 خطط تركيب لإجراء التجارب. من خلال استخدام وكيل AI تم تدريبه بواسطة التعلم المعزز، سيستكشف الفريق الاستراتيجيات الضارة المحتملة تحت كل خطة، ويقوم بمحاكاة تأثير هذه الاستراتيجيات على النظام.
ستتم العملية البحثية باستخدام منصة Holobit، لضمان الشفافية في بناء النموذج وعملية التجربة. هذا لا يساعد فقط في التحقق من نتائج البحث، بل يوفر أيضًا لأعضاء المجتمع فرصًا للتعلم والمشاركة.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة اقتصاد عملة تحت سلسلة باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، يغطي 8 أنواع من خطط التجارب PAMM و SAMM.
تقرير بحثي مفصل، يحتوي على عملية النمذجة، محتوى التجارب، المخاطر المحتملة التي تم تحديدها، والتوصيات المناسبة للتحسين.
أهمية المشروع
هذا البحث لا يهدف فقط إلى تحسين الأمان الاقتصادي لنظام عملة، بل سيقدم أيضًا منهجية علمية دقيقة لدراسة منحنى الربط. على المدى الطويل، سيساعد هذا المشروع في تعزيز انتشار وتطوير هندسة العملة، مما سيمكن المزيد من الأشخاص من المشاركة في تصميم وتحسين نظام العملة.
من خلال عملية بحث مفتوحة وشفافة، تأمل فريق المشروع في تعزيز عدد أكبر من مهندسي العملات، لوضع أساس لبناء نظام بيئي للعملات أكثر صحة واستدامة. تتماشى هذه الفكرة لبناء لامركزي يعتمد على المجتمع مع القيم الأساسية لهندسة العملات.