Token Engineering Commons 2024 Bahar Destek Programı Tanıtımı

Bu makale, 2024 baharındaki Token Engineering Commons(TEC) hibesi alan yenilikçi bir projeyi tanıtacaktır. Proje, token ekosistemindeki bonding curve mekanizmasını optimize etmeyi ve sistemin ekonomik güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır.

Proje Arka Planı

Bonding curve, token ekosisteminin önemli bir parçası olarak, token fiyat dalgalanmalarını kontrol etme, likidite sağlama ve token arzını dinamik hale getirme gibi alanlarda kritik bir rol oynamaktadır. 2018'de bir ekip, mekanizma optimizasyonu için AI-agent kullanmayı önermişti, ancak bu büyük ölçekte hayata geçirilemedi. Son yıllarda, BCRG(Bonding Curve Research Group) bonding curve üzerinde oldukça kapsamlı bir araştırma yapmıştır, ancak henüz kötü niyetli strateji keşfi gibi daha derinlemesine araştırmalara girmemiştir.

Proje İçeriği

Bu proje, farklı PAMM ve SAMM bonding curve kombinasyonları altında potansiyel saldırganların kötü niyetli stratejilerini keşfetmek için bir AI-agent'ı güçlendirilmiş öğrenme ile eğitecektir. Karşılaştırmalı analiz ve davranış alanı keşfi yoluyla, göreceli olarak kararlı bonding curve parametre kombinasyonlarını bulmayı, protokol mekanizması tasarımını optimize etmeyi ve token ekosisteminin ekonomik güvenlik risklerini azaltmayı amaçlamaktadır.

Özellikle, proje 4 tür PAMM eğrisi ( Lineer, Üstel, Güç ve Sigmoid ) ve 2 tür SAMM eğrisi ( Sabit Ürün ve Karışık ) seçerek 8 kombinasyon planı ile deneyler gerçekleştirecektir. Agent-temelli modelleme ve simülasyon yöntemini kullanarak, her bir planın potansiyel kötü niyetli strateji kümesini ve bunların gerçekleşme olasılıklarını keşfedecek ve bu stratejilerin sistem üzerindeki etkilerini simüle ederek karşı stratejiler ve mekanizma optimizasyon planları geliştirecektir.

Yenilik Noktası

1. Token Mühendisliğine güçlendirilmiş öğrenmeyi entegre ederek, AI-ajana dayalı protokol mekanizması optimizasyon yöntemleri oluşturmak.
2. Bu yöntem evrenseldir, uygulanabilir ve yeniden kullanılabilir, tüm token ekosisteminin ekonomik güvenliğini artırma umudunu taşır.
3. Holobit platformını kullanarak, modeli halkın daha kolay anlamasını, kullanmasını ve doğrulamasını sağlamak.

Proje Hedefi

Kısa vadeli hedef:

• Farklı bonding curve kombinasyonlarındaki potansiyel kötü niyetli stratejileri keşfedin, riskleri tanımlayın ve yanıt planları önerin.
• Bonding curve araştırmaları için bilimsel ve titiz bir yöntem sağlamak
• Token ekosisteminin ekonomik güvenliğini artırmaya yönelik öneriler, bonding curve perspektifinden sunulmuştur.

Uzun vadeli hedef: AI tabanlı ajan modelleme ve simülasyon yöntemlerinin tanıtımını yaparak, Token Mühendisliğini yaygınlaştırmak ve daha fazla insanın dayanıklı ve sürdürülebilir bir token ekosistemi inşa etmeye katılmasını sağlamak.

Beklenen Sonuçlar

1. AI ajanı içeren bir token ekonomi zinciri simülasyon modeli, 8 tür PAMM ve SAMM kombinasyonunun deneysel planını içerir.
2. AI-agent keşfine dayanan farklı bonding curve kombinasyonlarındaki potansiyel kötü niyetli saldırı stratejileri üzerine bir araştırma raporu

Proje Değeri

• Kolay: Model şeffaf ve açık, herkes okuyabilir, kullanabilir ve doğrulayabilir.
• Eğitim: Kamuoyunun bonding curve ilkesini ve bunun token ekosistemindeki rolünü anlamalarına yardımcı olmak
• Şeffaf: Görselleştirme ile modelleme mekanizmasını ve deney sürecini sergilemek
• Topluluk odaklı: Topluluk üyeleri, protokol optimizasyonunu ilerletmek için çeşitli deneyler yapmak üzere modeli yeniden kullanabilir.
• Token Mühendisliği prensipleriyle uyumlu: merkeziyetsiz token mühendisliği uygulamalarını teşvik et