"Không đáng tin cậy" bắt đầu với một mô hình: Diễn giải mô hình mô phỏng GHO (Aave) thân thiện với cộng đồng

Viết bởi: Elaine, Dirk, Jereyme

Biên dịch: Sissi

Giới thiệu của người dịch:

• Bản dịch này sẽ giới thiệu đề xuất mới chỉ nhận được sự tài trợ từ Aave & GHO Eco Advancement. Đề xuất này nhằm sử dụng công cụ mô phỏng và mô hình hóa HoloBit không cần mã lập trình, có thể trực quan, để xây dựng một mô hình cơ bản GHO chất lượng cao cho giao thức hàng đầu DeFi Aave, giúp công nghệ mô phỏng phức tạp di chuyển từ một số chuyên gia ít ỏi sang cộng đồng và công chúng, cho phép nhiều người tham gia xây dựng và sáng tạo hơn.*

*Giá trị của đề xuất này nằm ở việc thúc đẩy sáng tạo thiết kế giao thức thông qua việc thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng, đồng thời sử dụng mô phỏng OffChain để sớm phát hiện các điểm rủi ro về an ninh kinh tế, nâng cao chất lượng thiết kế và giảm thiểu chi phí thử nghiệm. Ngoài ra, mô hình này cũng là một công cụ giáo dục tương tác, nhằm tăng cường sự hiểu biết và niềm tin của người dùng đối với hệ thống GHO, đồng thời nâng cao khả năng tham gia vào quản trị cộng đồng và tốc độ phản ứng.

1. Chi tiết đề xuất‍

1.1 Tổng quan về nền tảng

AAVE là một trong những nhà lãnh đạo quan trọng trong lĩnh vực DeFi, sự đổi mới và phát triển công nghệ của họ luôn dẫn đầu ngành công nghiệp. Việc ra mắt $GHO là loại stablecoin gốc của Aave, được xem là một chiến lược chính để thúc đẩy việc sử dụng rộng rãi của hệ sinh thái AAVE, thậm chí là để mở rộng DeFi để phục vụ đến một tỷ người dùng tiếp theo. Tuy nhiên, với việc GHO là một loại stablecoin xuất hiện trên thị trường sau, hiện vẫn còn nhiều không gian phát triển lớn, điều này chắc chắn sẽ liên quan đến việc nhanh chóng đưa vào các giải pháp sáng tạo tiếp theo, xác minh và triển khai. Làm thế nào để thiết kế và tối ưu hóa mọi giải pháp một cách nhanh chóng và toàn diện, đồng thời kiểm tra rủi ro, và đưa ra quyết định khoa học một cách minh bạch và hiệu quả đối với cộng đồng, đối với AAVE&GHO hiện tại, điều này vô cùng quan trọng.

1.2 Giới thiệu dự án

Đề xuất này nhằm mục đích sử dụng công cụ mô phỏng HoloBit tiên tiến không cần mã, có thể nhìn thấy để xây dựng mô hình cơ bản GHO OffChain dễ đọc, dễ sử dụng và có thể xác minh cho cộng đồng, dành cho số đông. (“Mô phỏng OffChain” sử dụng học máy và mô hình thống kê để phân tích dữ liệu chuỗi, thông qua việc chạy một lượng lớn kịch bản mô phỏng Monte Carlo, đánh giá hiệu quả cơ chế kinh tế và rủi ro tiềm năng mà không cần tương tác trực tiếp với chuỗi khối; “Mô phỏng OnChain” là việc tạo ra môi trường thử nghiệm tương tự như mạng chính trên một chiều cao khối cụ thể, để mô phỏng chính xác các giao thức**).

Chúng tôi sẽ xây dựng * Người dùng *, * Người hỗ trợ (AAVE Pool, FlashMinter, GSM), GHO, Thị trường, Chính phủ * và ** khóa khác “khối xây dựng **”, và hoàn thành ** xây dựng mô hình GHO kiểu LEGO ** bằng cách kéo, kết nối và các hoạt động ** tối giản khác **; Đồng thời, chúng tôi sẽ tiến hành kiểm tra tính hợp lệ nghiêm ngặt trên mô hình để đảm bảo rằng nó có thể khôi phục hệ sinh thái giao thức GHO với độ trung thực cao.

Tương lai của mô hình này bao gồm nhưng không giới hạn ở một số khía cạnh sau đây:

• Cung cấp cái nhìn sâu sắc: Bằng cách nắm bắt và phân tích các cơ chế và tham số chính trong hệ sinh thái GHO, mô hình có thể phơi bày những yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi của hệ thống, giúp người dùng hiểu về nguyên lý hoạt động của hệ thống phức tạp.
• Tối ưu hóa thiết kế: Mô hình cung cấp một nền tảng thử nghiệm, người dùng có thể sử dụng kết quả mô phỏng để điều chỉnh và tối ưu hóa cơ chế và tham số của giao thức, thực hiện xác minh đầy đủ các kế hoạch thiết kế, nâng cao hiệu quả sáng tạo và lặp lại.
• Dự đoán rủi ro: Bằng cách kiểm tra các tình huống và giả định khác nhau trong mô hình, có thể phát hiện sớm các lỗ hổng và điểm rủi ro tiềm năng, từ đó đưa ra các chiến lược ứng phó tương ứng, giảm bớt sự không chắc chắn trong thực tế.
• **Hỗ trợ quyết định：**Dữ liệu và kết quả phân tích mà mô hình cung cấp có thể cung cấp thông tin quý giá cho người đưa ra quyết định, giúp họ đưa ra quyết định thông minh hơn trong môi trường phức tạp.

Điều quan trọng là mô hình mô phỏng rất minh bạch và có thể chia sẻ, và cách xây dựng và mở rộng “kiểu Lego” linh hoạt và thân thiện với người dùng giúp người dùng phi kỹ thuật dễ dàng truy cập và đổi mới, đồng thời được kỳ vọng sẽ là một trợ giúp giáo dục, quản trị và tiếp cận cộng đồng mạnh mẽ cho giao thức GHO. Đồng thời, mô hình bổ sung và bổ sung các khung thiết kế và Quản lý rủi ro giao thức hiện có, cung cấp các ý tưởng triển khai mới cho thế hệ tiếp theo của “các giải pháp bảo mật và đổi mới dựa vào cộng đồng”. **

1.3 Giá trị dự án

Cụ thể nói, giải pháp mới này sẽ mang lại ít nhất giá trị theo các phương diện sau:

• Thử nghiệm nhanh, sáng tạo mạnh mẽ, thiết kế giao thức lặp lại hiệu quả

**Mô hình nền tảng GHO là một công cụ mạnh mẽ để xác minh đổi mới và tối ưu hóa thiết kế. Nó cung cấp một thử nghiệm ngắn độc đáo, nơi người dùng có thể động não một cách tự do và táo bạo. Cho dù bạn đang khám phá sự kết hợp tốt hơn của các tham số hay thử nghiệm với cơ chế hoàn toàn mới, tất cả đều dựa trên mô hình nền tảng rất thân thiện và linh hoạt này cho phép mỗi ý tưởng mới nhanh chóng được tạo nguyên mẫu và tối ưu hóa lặp đi lặp lại. Ví dụ: bạn có thể thử nghiệm hiệu quả các chương trình tích hợp GHO khác nhau, chẳng hạn như các cơ chế “thanh lý mềm” khác nhau, cơ chế mua lại khẩn cấp, v.v. và xác định hiệu quả các kết hợp sáng tạo tương đối khả thi và tiềm năng thông qua kết quả mô phỏng của mô hình OffChain. Điều này không chỉ làm giảm đáng kể thời gian từ ý tưởng đến thực hiện mà còn Thả đáng kể chi phí thử và sai. Bằng cách này, mô hình cơ sở GHO sẽ cải thiện đáng kể tốc độ và chất lượng của các lần lặp lại thiết kế, đồng thời sẽ giúp AAVE và GHO đổi mới chức năng giao thức, mở rộng quy mô trong các chuỗi và trường hợp sử dụng mới, đồng thời đi trước đường cong trong đổi mới công nghệ và dịch vụ.

• Chẩn đoán toàn diện các điểm nguy cơ an ninh kinh tế, hiệu quả thu hẹp không gian thí nghiệm mô phỏng

Thay vì quá trình phát triển giao thức thông thường, chúng tôi đề xuất thêm liên kết mô phỏng OffChain trước khi phát triển hợp đồng thông minh. Ưu điểm của việc này là bảo mật có thể được tích hợp vào giai đoạn thiết kế, thông qua mô hình OffChain đã được kiểm tra về hiệu quả, “short hành vi” của hệ thống giao thức theo sơ đồ thiết kế mới có thể được diễn tập trước, các điểm rủi ro tiềm ẩn có thể được quét nhanh chóng và toàn diện, và thiết kế có thể được tối ưu hóa lặp đi lặp lại liên tục kết hợp với phản hồi của mô hình OffChain, để thu hẹp hiệu quả “miền vấn đề” về an ninh kinh tế, tiết kiệm rất nhiều thời gian và nguồn lực cho các mô phỏng OnChain tiếp theo. Tương đối hiệu quả về chi phí để xác định lỗi thiết kế sớm trong quá trình thiết kế và đối với hệ sinh thái AAVE và GHO, mô phỏng OffChain và mô phỏng OnChain có thể là một giải pháp bảo mật hiệu quả hơn về chi phí. **

• Công cụ giáo dục và quảng bá tương tác động

GHO nguyên mẫu ban đầu đủ thân thiện với người dùng. Ngay cả người dùng không chuyên về công nghệ cũng có thể dễ dàng hiểu cơ chế của mô hình và thực hiện các hoạt động sáng tạo như xác minh, thử nghiệm, tùy chỉnh và mở rộng.

**Mô hình này có thể được sử dụng như một công cụ giáo dục năng động mà GHO có thể tương tác. **Nếu được nhúng vào trang giới thiệu Khái niệm của GHO, người dùng sẽ không chỉ hiểu GHO mà còn trực tiếp nhìn thấy kết quả thiết kế, tương tác và mô phỏng của cơ chế thông qua một mô hình trực quan trực quan và chạy năng động, nhận ra “độ trong suốt kép” của cơ chế và rủi ro giao thức. Người dùng cũng có thể tự do tương tác với mô hình, gỡ lỗi các tham số và thậm chí tăng hoặc giảm cơ chế, đồng thời hiểu trực quan hơn về tác động của các quyết định khác nhau đối với hệ thống. Đồng thời, việc lặp lại và cập nhật nhanh chóng mô hình Offchain cũng làm cho nội dung giáo dục nhạy cảm về thời gian, giữ cho nó tương đối đồng bộ với mã giao thức hợp đồng thông minh và nhận ra “tính minh bạch thời gian thực” của cơ chế giao thức và rủi ro.

Đồng thời, mô hình này cũng có thể chia sẻ chỉ với một cú nhấp chuột Điều này có nghĩa là, nếu mô hình GHO ban đầu có thể được phổ biến trong cộng đồng, nó sẽ thúc đẩy việc giáo dục người dùng rộng rãi hơn và tham gia sâu hơn, nâng cao nhận thức, niềm tin và sự chấp nhận của công chúng đối với hệ thống AAVE và GHO, đây cũng là một bước quan trọng để mở rộng thị trường và đạt được sự gia nhập hàng loạt.

• Nâng cao mức độ phi tập trung và tốc độ phản hồi của quản trị, tăng cường sức mạnh sáng tạo của cộng đồng

GHO nguyên mẫu ban đầu có tính dễ sử dụng và mở rộng cao, điều này cho phép người dùng đến từ nhiều nền tảng khác nhau tham gia vào việc quản trị hệ sinh thái AAVE và GHO. Khi mức nhận thức của công chúng về cơ chế và rủi ro của GHO đạt đủ cao, mọi người đều có thể thực hiện thử nghiệm dựa trên nguyên mẫu ban đầu của GHO, không chỉ có thể suy luận về những hậu quả và rủi ro tiềm năng dưới các tình huống cực đoan hoặc giả thuyết khác nhau, mà còn có thể sáng tạo tối ưu cơ chế và tham số lặp lại, đồng thời mọi người có thể chia sẻ những phát hiện của mình trong cộng đồng và đề xuất các đề xuất cải tiến giao thức.

**GHO 初始原型赋予了大众Độ sâu参与giao thức治理的能力，这不仅可以显著提升治理的响应速度，还有助于在不断发展的社区中维持高水平的参与和决策质量，甚至激发社区令人兴奋的创造力。**以 Facilitator 为例，每个用户都可以通过向社区展示新增了某个 Facilitator 的模型的运行结果、风险以及对系统的潜在影响，以帮助提案获取更多的社区认可与支持。于是每个人都拥有了参与塑造未来的能力，这将极大激发社区成员参与治理的积极性，为协议的未来发展注入更多的可能。

1.4 Điểm đột phá của dự án

• Không chỉ có thể Thả rủi ro, còn có thể thúc đẩy nhiều sáng tạo hơn
• Hiển thị cơ chế và rủi ro một cách minh bạch và thời gian thực
• Được thiết kế cho cộng đồng, ai cũng có thể sử dụng một cách dễ dàng
• Công cụ quản lý, giáo dục và quảng bá chưa từng có trước đây

1.5 Mục tiêu dự án

Mục tiêu ngắn hạn

• Hoàn thành mô hình cơ bản GHO một cách hiệu quả, đảm bảo nó có thể tái tạo môi trường giao thức một cách chân thực, để chuẩn bị tốt cho công việc tiến xa sau này của cộng đồng dựa trên mô hình này như tối ưu hóa thiết kế, kiểm tra rủi ro, v.v.
• Dựa trên kinh nghiệm thành công của AAVE, cố gắng cung cấp một phương pháp mới có thể được sử dụng cho giáo dục, quản trị và quảng bá. Dựa trên mô hình GHO OffChain, xây dựng kế hoạch giáo dục rõ ràng để đảm bảo công chúng hiểu, sử dụng, xác minh, tùy chỉnh và mở rộng mô hình này, từ đó củng cố cơ sở thực hiện phương pháp quản trị và quảng bá dựa trên cộng đồng.

‍

Mục tiêu dài hạn

• Đóng góp cho một hệ sinh thái GHO mạnh mẽ hơn. **Bằng cách cung cấp mô hình OffChain, nó hỗ trợ cộng đồng khám phá các hướng tối ưu hóa có thể và làm việc với các nhà cung cấp dịch vụ khác để dần dần cải thiện sự ổn định của hệ thống và khả năng đối phó với biến động thị trường.
• Khám phá ứng dụng mô hình OffChain trong sinh thái AAVE. Nếu phương pháp này thành công trong thử nghiệm GHO, chúng tôi hy vọng có thể tái sử dụng nó trong sinh thái AAVE, đóng góp một chút công sức cho quá trình AAVE tiếp tục phổ biến.

2. Tính khả thi của nghiên cứu

2.1 Về khả năng mô phỏng giao thức

Nhà thống kê nổi tiếng George Box đã nói rằng, “Tất cả mô hình đều sai, nhưng có một số mô hình có ích”. Mô hình về bản chất là một cách đơn giản và trừu tượng hoá thế giới thực, do đó, cả mô hình OffChain và mô hình OnChain đều không thể tránh khỏi một loạt giả định. Tuy nhiên, những giả định này không ảnh hưởng đến tính hiệu quả của mô hình, mà ngược lại, thông qua việc làm đơn giản và tập trung, giúp chúng ta hiểu và phân tích hệ thống phức tạp tốt hơn.

Các nhóm quản lý rủi ro như ChaosLabs, Llamarisk và Gauntlet đã đóng góp xuất sắc cho hệ sinh thái trong quá trình mô phỏng giao thức, cũng đã đưa ra nhiều giả định như Only DEX Liquidity, Price correlations, At most one liquidation per account per block, v.v. Những giả định này giúp họ tập trung nhanh chóng vào vấn đề cốt lõi, mặc dù đơn giản hóa điều kiện thực tế, nhưng không ảnh hưởng đến tính thực tế và hiệu quả của mô hình trong việc giải quyết vấn đề cụ thể.

**Từ kết quả, các nhóm tiên tiến này liên tục cung cấp các đề xuất quản lý an toàn kinh tế được tối ưu hóa, các cập nhật cơ chế và các tham số chín rõ cho sự phát triển bền vững của hệ sinh thái giao thức AAVE, **điều này cũng một phần chứng minh được tính khả thi của mô phỏng giao thức. Những trường hợp thành công này cho thấy rằng, cho dù là mô hình OffChain hay OnChain, mặc dù dựa trên giả định, nhưng có thể điều chỉnh linh hoạt theo mục tiêu mô phỏng, đảm bảo tính hiệu quả của mô hình, **điều này cung cấp kinh nghiệm quý giá cho quá trình xây dựng mô hình trong đề xuất này.

2.2 Về tính khả thi của đội ngũ sử dụng HoloBit để hoàn thành mô phỏng giao thức

Về đội ngũ

Các thành viên trong nhóm có kiến thức chuyên môn vượt ngành, bao gồm khoa học máy tính, kinh tế học và kỹ thuật hệ thống, blockchain, v.v. Họ có kiến thức lý thuyết học thuận sâu và kinh nghiệm dự án phong phú trong việc mô hình hóa hệ thống phức tạp, mô phỏng giao thức, v.v. Các dự án trước đây đã được công nhận bởi kế hoạch TokenEngineering Commons grant, có khả năng hoàn thành đề xuất này. Giới thiệu thành viên như sau:

Elaine: Điều tra viên. Ông có khả năng mô hình hóa ABM cao và kinh nghiệm phong phú trong phân tích định lượng tài chính, và đã tái tạo thành công các định luật vật lý tài chính trong cuốn sách lệnh giao dịch tần số cao thông qua mô hình. Ông có kinh nghiệm mô hình hóa phong phú và kinh nghiệm thực tế trong mô phỏng giao thức, và hiện tập trung vào nghiên cứu kỹ thuật Token và mô hình hóa và mô phỏng giao thức. Dirk: Một kỹ sư Token với năm NFT TEA tập trung vào việc thiết kế và tối ưu hóa mã hóa giao thức. Ông đi sâu vào kỹ thuật tokenomics và mã thông báo, đồng thời chuyên tùy chỉnh và tối ưu hóa các mô hình kinh tế Token cho các dự án khác nhau để cải thiện tính ổn định và hiệu suất của chúng.

• Jeremy: Token Engineer sở hữu năm TEA NFT, tập trung vào thiết kế và tối ưu giao thức mã hóa. Kể từ năm 2022, cô ấy đã nỗ lực trong lĩnh vực token engineering, thúc đẩy giáo dục và hợp tác trong lĩnh vực này.

Về HoloBit

HoloBit đủ thân thiện với người dùng, minh bạch và hỗ trợ chia sẻ, có đặc điểm là làm cho GHO nguyên mẫu ban đầu trở thành công cụ cộng đồng để giáo dục, quản trị và quảng bá.

Có Turing hoàn thành động cơ mô phỏng dựa trên đặc tính của Agent-Based, đây là nền tảng quan trọng để hoàn thành mô hình OffChain GHO chân thực cao.

Kết quả nghiên cứu đã có

Nhóm nghiên cứu này đã sử dụng HoloBit để nhanh chóng xây dựng mô hình OffChain của giao thức Terra/Luna và thành công tái tạo cơ chế nội tại của sự sụp đổ Terra/Luna thông qua thử nghiệm mô phỏng, chứng minh khả năng nghiên cứu và mô hình hóa của nhóm cũng như khả năng tái tạo và xây dựng thực tế của công cụ HoloBit.

Liên kết mô hình Terra/Luna như sau (cần mở trên máy tính):

Tình huống 1, thị trường tăng giá:‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

Kịch bản 2, Bearmarket:

Kịch bản 3, Bull market & Attack:

HoloBit đã khởi động một loạt các kế hoạch hỗ trợ nhóm nghiên cứu để tối ưu hóa hệ sinh thái giao thức. Chúng tôi đã may mắn được nhận tài trợ từ tài khoản cao cấp của HoloBit, sử dụng nền tảng mô phỏng và mô hình hóa tiên tiến này để xây dựng chi tiết về nguyên mẫu ban đầu của GHO và quá trình xác minh toàn bộ hiệu quả của nó.

3. Lộ trình nghiên cứu

3.1 Kế hoạch kỹ thuật và kết quả có thể đạt được‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

Tổng quan về lộ trình công nghệ nghiên cứu này: xem văn bản gốc

3.2 Tiến trình hiện tại

Do vai trò quan trọng của AAVE trong hệ sinh thái Defi và ý nghĩa chiến lược của việc ra mắt $GHO, chúng tôi đã khởi động trước phần đầu tiên của lộ trình kỹ thuật “Nghiên cứu cơ chế GHO”.

• Dựa trên nghiên cứu ban đầu hiện tại của chúng tôi, mô hình của chúng tôi sẽ bao gồm ít nhất các vùng quan trọng sau đây:

Chi tiết xem trong văn bản gốc

• Dựa trên cuộc khảo sát ban đầu hiện tại, quy trình tương tác mô hình của chúng tôi**(draft)** như sau:

Cần nhấn mạnh một lần nữa, các vùng và sơ đồ tương tác quy trình trên chỉ là kết quả đầu tiên từ cuộc khảo sát ban đầu nhanh chóng, nó không đại diện cho mô hình nguyên mẫu cuối cùng, thậm chí có thể có một số lỗi. Khi tiến hành khảo sát sâu hơn, chúng tôi sẽ cung cấp các hướng dẫn vùng chi tiết và sơ đồ tương tác chính xác hơn.

4. Kết luận

Hy vọng rằng việc ra mắt nguyên mẫu OffChain GHO trong hệ sinh thái AAVE không chỉ hỗ trợ khung quản lý rủi ro hiện tại để bảo vệ an ninh kinh tế của AAVE và GHO, mà còn quan trọng hơn, hy vọng mô hình này sẽ trở thành một nền tảng thí nghiệm minh bạch và linh hoạt, động viên sự tham gia và sáng tạo rộng rãi từ cộng đồng. Khoản tiền nghiên cứu được đề xuất sẽ không chỉ được sử dụng để đảm bảo phát triển và tối ưu hóa mô hình chân thực, mà còn sẽ được đầu tư một phần cho hoạt động giáo dục và quảng bá cộng đồng, nhằm tối đa hóa tác động của dự án trong hệ sinh thái Aave.

Chúng tôi tin rằng việc triển khai dự án này sẽ nâng cao hiểu biết, niềm tin và sự chấp nhận của công chúng đối với hệ thống AAVE và GHO, đồng thời tăng cường khả năng quản trị và sáng tạo của cộng đồng một cách đáng kể. Chúng tôi mong được hợp tác với Aave, cùng mở ra một chương mới trong lĩnh vực Defi, phủ sóng cho tỷ lệ người dùng tới 1 tỷ người, để mọi người có thể tham gia vào thời đại mới đầy hứng thú này một cách an toàn, minh bạch và hiệu quả.

Cảm ơn vì đã xem xét đề xuất này và cảm ơn sự hỗ trợ của HoloBit. Chúng tôi mong đợi đóng góp giá trị cho AAVE và cộng đồng nhằm tiến tới chuyến đi đổi mới và biến đổi này.