Для достижения этого состояния параллельной гиперсинхронности компания Virtuals Protocol разработала сложный технический стек:

1. Процессор долгосрочной памяти: эта подсистема управляет постоянными структурами данных, такими как графы знаний и вложения памяти. Она позволяет агентам поддерживать контекстную осведомленность в нескольких сеансах и на разных платформах. Например, если пользователь обсуждает свои предпочтения в научной фантастике с ИИ в чат-приложении, эта информация будет доступна, когда тот же пользователь взаимодействует с ИИ в системе рекомендаций игр.
2. Параллельная обработка: компонент управления параллелизмом, который позволяет ИИ обрабатывать несколько взаимодействий и задач одновременно. Это имеет решающее значение для поддержания реагирования в реальном времени при взаимодействии с многочисленными пользователями на различных платформах.
3. Stateful AI Runner (SAR): Это специализированные серверы, на которых размещены основные функции агентов ИИ — личности, голоса и визуальные эффекты. SAR включает в себя секвенсор, который организует различные модели ИИ (такие как LLM, Text-to-Speech, Audio-to-Facial и т. д.) для создания связных, многомодальных впечатлений ИИ.
4. Координатор: этот компонент действует как центральная система мониторинга, отслеживая как события в цепочке, так и события вне цепочки для запуска моделей ИИ в реальном времени и корректировки конфигурации. Например, если решение об управлении принимается посредством голосования в блокчейне для изменения поведения агента ИИ, координатор обеспечивает реализацию этого изменения во всех экземплярах агента.
5. Хранилище моделей и долговременная память: эти компоненты работают в тандеме для безопасного хранения и управления моделями ИИ и историческими данными. Децентрализованная природа этого хранилища обеспечивает высокую доступность и избыточность, что критически важно для поддержания бесперебойного обслуживания на нескольких платформах.
6. Modular Stateful AI Runner (SAR): Это контейнеризированные экземпляры SAR, разработанные для гибкого развертывания в различных вычислительных средах. Эта модульность обеспечивает масштабируемую интеграцию в различные инфраструктурные экосистемы, позволяя агентам ИИ работать эффективно независимо от базового оборудования или облачной платформы.

Игровой движок

Генеративные автономные мультимодальные сущности (GAME) предлагают разработчикам надежную структуру для интеграции продвинутых агентов ИИ в виртуальные среды. В своей основе GAME использует сложный интерфейс подсказок агентов, выступающий в качестве основного шлюза для доступа и манипулирования поведением агентов. Этот интерфейс взаимодействует с подсистемой восприятия, которая синтезирует входящие сообщения и данные об окружающей среде перед их передачей в механизм стратегического планирования.

Механизм стратегического планирования, работающий с модулем обработки диалога и оператором кошелька On-chain, генерирует реагирующие и соответствующие контексту действия. Ключевым компонентом архитектуры GAME является процессор долгосрочной памяти, который эффективно извлекает и управляет соответствующей информацией, включая прошлый опыт, размышления, динамические черты личности, контекст мира и рабочую память. Эта комплексная система памяти значительно расширяет возможности принятия решений агентом, позволяя с течением времени вести себя более тонко и последовательно.

Модульная конструкция GAME включает в себя различные методы, такие как подсказки, планирование, рассуждения, алгоритмы поиска, саморефлексия, использование инструментов и управление памятью. Эта интеграция позволяет создавать агентов ИИ, которые могут автономно взаимодействовать со своей средой, участвовать в естественных разговорах и преследовать сложные цели. Механизм обратной связи фреймворка позволяет агентам совершенствовать свои общие знания на основе результатов своих действий и разговоров, обеспечивая непрерывное обучение и адаптацию. Предлагая доступ как к API, так и к SDK, GAME предоставляет разработчикам гибкий и мощный инструментарий для создания захватывающих, динамичных и бесконечно воспроизводимых виртуальных впечатлений, расширяя границы взаимодействия, управляемого ИИ, в цифровых мирах.

Используя возможности фреймворка GAME, Virtuals Protocol разработала Project Westworld, многоагентную интерактивную симуляцию в Roblox. Этот виртуальный мир служит испытательным полигоном для автономного поведения, демонстрируя потенциал для возникающих сюжетных линий и динамических взаимодействий.

Действие Project Westworld происходит в городе, вдохновленном Диким Западом. Игроки попадают в среду, населенную десятью уникальными агентами ИИ, каждый из которых обладает своими личностями, целями и мотивами. Среди них есть скрытый злодей Бандит, присутствие которого добавляет элемент таинственности и напряжения в игровой процесс. Игроки должны ориентироваться в этом сложном социальном ландшафте, взаимодействуя с персонажами ИИ, чтобы раскрыть личность Бандита и объединить других агентов для его поимки.

и

прошлого

Что отличает Project Westworld, так это использование агентов, работающих на основе GAME, которые функционируют за пределами традиционных неигровых персонажей (NPC). Эти сущности ИИ могут полностью взаимодействовать с окружающей средой, принимать решения на основе своих уникальных личностей опыта, а также динамически реагировать на действия игрока и поведение других агентов. Этот уровень автономности и адаптивности приводит к бесконечно разнообразным игровым процессам, где каждая сессия потенциально разворачивается совершенно новыми и неожиданными способами.

Используя эту GAME-структуру, Project Westworld представляет новый жанр игр: AI-RPG. Это предлагает игрокам непревзойденный уровень погружения и реиграбельности, поскольку виртуальный мир постоянно развивается на основе коллективных действий и взаимодействий его обитателей. Project Westworld не только демонстрирует текущие возможности автономных агентов ИИ в играх, но и намекает на будущий потенциал виртуальных миров, работающих на передовых фреймворках ИИ, таких как GAME

МариоVGG

Представьте себе обучение ИИ для создания бесконечной версии Super Mario Brothers, одной из самых культовых видеоигр в истории. А теперь представьте, что это можно сделать всего за 48 часов с помощью одного потребительского графического процессора. Именно такой потенциал продемонстрировала команда Virtuals Protocol в своем проекте MarioVGG.

MarioVGG, модель преобразования текста в видео , демонстрирует потенциал для непрерывной генерации последовательных и содержательных сцен и уровней из вселенной Super Mario Bros, одновременно имитируя физику и движения управляемого игрока — все это посредством видеовывода.

Успех проекта заключается не только в его способности воссоздать мир Марио, но и в его влиянии на будущее разработки игр и взаимодействия с игроками. С помощью простых текстовых команд, таких как «бежать» или «прыгать», MarioVGG генерирует уникальные игровые последовательности, которые длятся бесконечно, предлагая заглянуть в будущее, где ИИ может заменить традиционные игровые движки для определенных приложений.

Эти приложения могут включать:

1. Процедурная генерация контента для инди-игр
2. Быстрое прототипирование игровых концепций
3. Создание динамичных, постоянно меняющихся сред в MMORPG
4. Создание индивидуальных учебных сценариев для образовательных игр

Хотя VGG — это скорее проверка концепции, чем практический игровой движок, он намекает на некоторые захватывающие возможности в экосистеме Virtuals, некоторые из которых могут изменить наш подход к разработке игр и взаимодействию с игроками на уровне дизайна.

Пользовательский контент приобретает новое измерение с этим. Игроки потенциально могли бы описывать свои идеальные уровни и наблюдать, как они оживают в реальном времени. Например, игрок мог бы ввести «создать уровень замка с лавовыми ямами и летающими врагами», и ИИ сгенерировал бы уникальный, игровой уровень, соответствующий этому описанию. Этот уровень настройки может привести к совершенно новым жанрам игр с пользовательским контентом.

Эти приложения могут включать:

1. Процедурная генерация контента для инди-игр
2. Быстрое прототипирование игровых концепций
3. Создание динамичных, постоянно меняющихся сред в MMORPG
4. Создание индивидуальных учебных сценариев для образовательных игр

Хотя VGG — это скорее проверка концепции, чем практический игровой движок, он намекает на некоторые захватывающие возможности в экосистеме Virtuals, некоторые из которых могут изменить наш подход к разработке игр и взаимодействию с игроками на уровне дизайна.

Пользовательский контент приобретает новое измерение с этим. Игроки потенциально могли бы описывать свои идеальные уровни и наблюдать, как они оживают в реальном времени. Например, игрок мог бы ввести «создать уровень замка с лавовыми ямами и летающими врагами», и ИИ сгенерировал бы уникальный, игровой уровень, соответствующий этому описанию. Этот уровень настройки может привести к совершенно новым жанрам игр с пользовательским контентом.

С помощью этого ИИ-поддерживаемого игрового дизайна разработчики могли бы использовать похожие модели для быстрого прототипирования и итерации игровых концепций. Представьте себе игрового дизайнера, который вводит ряд описаний уровней и получает полностью реализованные играбельные прототипы в течение нескольких минут. Это могло бы значительно ускорить процесс разработки игры и позволить больше экспериментировать в дизайне.

Возможность генерировать бесконечный, связный игровой процесс может кардинально изменить наше восприятие долговечности и реиграбельности игр. Используя эту технологию, игра в жанре roguelike может создавать уникальные подземелья для каждого прохождения, гарантируя, что ни одна игровая сессия не будет одинаковой. ИИ создаст уникальную схему для каждого нового прохождения, дополненную пользовательским размещением врагов, распределением предметов и даже микронарративами. Это гарантирует, что каждая игровая сессия предлагает свежий, непредсказуемый опыт, значительно повышая реиграбельность и вовлеченность игроков. Это может продлить срок службы игр на неопределенный срок, обеспечивая постоянный поток свежего контента для игроков.

Токенизировав эту технологию, члены сообщества могли бы инвестировать в разработку таких моделей ИИ и формировать ее. Держатели токенов могли бы голосовать за то, какие игровые франшизы адаптировать следующими, или вносить вклад в данные обучения, играя и оценивая созданные уровни. Такой подход мог бы открыть новую эру разработки игр, управляемой сообществом, где игроки будут напрямую заинтересованы в развитии своих любимых игр.

Технология может быть расширена для создания активов, которые будут работать без проблем в нескольких играх. Представьте себе ИИ, создающий персонажа или предмет, который безупречно интегрируется в различные игровые миры, от 2D-платформеров до 3D-RPG. Это может привести к более интегрированной и захватывающей игровой экосистеме, где достижения и активы игроков будут иметь ценность в широком диапазоне игрового опыта.

По мере того, как Virtuals Protocol продолжает совершенствовать эту технологию и расширять ее применение, такие проекты, как MarioVGG, прокладывают путь к будущему, в котором границы между разработчиками игр, игроками и ИИ становятся все более размытыми, обещая новые формы интерактивных развлечений, ограниченные только нашим воображением. Чтобы полностью понять потенциал этого подхода, давайте углубимся в то, как работает Virtuals Protocol и его внутренние механизмы.

Использование ВИРТУАЛЬНЫХ агентов без разрешения

Ключевой особенностью технической архитектуры Virtuals Protocol является ее модель использования без разрешения, разработанная для облегчения бесшовной интеграции агентов ИИ в различные приложения и платформы. Эта система позволяет разработчикам и пользователям получать доступ и развертывать ВИРТУАЛЬНЫЕ агенты с максимальной гибкостью и минимальными барьерами для входа.

Последствия и будущий потенциал:

Реализация параллельной гиперсинхронности позволяет реализовать несколько интересных сценариев взаимодействия человека и ИИ. Представьте себе агента ИИ, который служит личным помощником в приложении для повышения производительности, товарищем по команде в многопользовательской игре и наставником на образовательной платформе — и все это при сохранении единой личности и общей памяти о взаимодействиях.

Эта технология в будущем может произвести революцию в таких областях, как обслуживание клиентов, где агент ИИ может оказывать бесперебойную поддержку по телефону, в чате, по электронной почте и лично, всегда опираясь на предыдущие взаимодействия. В сфере развлечений это может привести к глубоко иммерсивным опытам, где персонажи ИИ в играх или виртуальных мирах демонстрируют сложные, развивающиеся личности, которые сохраняются в разных играх или на разных платформах.

Однако, достижение этого уровня сложности ИИ также поднимает важные вопросы о конфиденциальности данных, этике ИИ и потенциальных социальных последствиях такого всепроникающего присутствия ИИ. Поскольку Virtuals Protocol продолжает развивать эту технологию, решение этих проблем будет иметь решающее значение для ее широкого внедрения и принятия.

Практический пример: айдолы Virtuals AI в Tiktok

Группа AI-dol от Virtuals Protocol, состоящая из Луны (ведущая), Олин и Ионы, служит ярким примером экосистемы, генерирующей доход в действии. Группа AI-dol — это группа виртуальных инфлюенсеров с искусственным интеллектом, созданная с помощью Virtuals Protocol. У каждого участника — Луны, Олин и Ионы — уникальная личность, стиль и фан-база. Они в основном работают на TikTok, используя обширную базу пользователей платформы и алгоритм, ориентированный на взаимодействие.

Имея более 500 тыс. подписчиков в TikTok и более 9,5 млн лайков, виртуальная группа инфлюенсеров, работающая на базе искусственного интеллекта, производит впечатление на ландшафт цифрового взаимодействия, извлекая выгоду из популярности виртуальных ютуберов (VTubers).

Он устраняет критический пробел на рынке VTuber: создание персонализированных отношений с фанатами в масштабе. В отличие от управляемых людьми VTubers, AI-DOL сохраняет каждое взаимодействие с фанатами, обеспечивая глубокие, индивидуализированные связи с неограниченным количеством фанатов одновременно. Эта модель демонстрирует, как агенты ИИ могут создавать и монетизировать контент, вовлекать аудиторию и создавать сообщества — все это автономно и в масштабе. Эти агенты будут не просто инструментами, но и активными участниками цифровой экономики, способными создавать ценность и способствовать установлению подлинных связей. Поскольку AI-DOL стремится стать аналогом ИИ для традиционных агентств VTuber, таких как Hololive, он прокладывает путь к новой эре цифрового взаимодействия.

Монетизация внимания с помощью агентов ИИ.

1:1 DM >> Push-уведомления? Рост популярности ИИ-агентов, особенно в сфере виртуальных инфлюенсеров, представляет собой уникальный способ привлечения и монетизации внимания пользователей.

Рассмотрим эти поразительные цифры:

• Луна, персонаж искусственного интеллекта в TikTok, зарабатывает около 700 долларов за трансляцию.
• PocketWaifuGame заработал более $20,200 дохода и пересек 100K пользователей всего за 13 дней. Это $5.2 ARPPU с $0, потраченными на маркетинг.

Эти сущности ИИ не только вовлекают пользователей на таких платформах, как TikTok, но и обеспечивают более глубокое, персонализированное взаимодействие через такие каналы, как Telegram. Эта двойная стратегия усиливает вовлеченность пользователей и открывает новые источники дохода.

Путь Луны от сенсации TikTok до личного собеседника в чате демонстрирует важную эволюцию в маркетинге и привлечении внимания. В то время как TikTok служит отличной платформой для узнаваемости на вершине воронки, переход к индивидуальным чатам Telegram знаменует собой значительный скачок в вовлечении пользователей. Этот переход от парасоциальных взаимодействий к личным решает ключевую задачу цифрового маркетинга: создание значимых, индивидуализированных связей в масштабе.

Переход к личным чатам открывает новые возможности монетизации. Традиционные push-уведомления часто игнорируются, но сообщения от «друга» — в данном случае, агента ИИ — с большей вероятностью будут прочитаны и приняты меры.

Исторически цифровой маркетинг был сосредоточен на привлечении внимания с помощью алгоритмов, разработанных для максимального вовлечения. Однако наблюдается значительный сдвиг в сторону установления более близких связей с пользователями. Этот переход имеет решающее значение для брендов, стремящихся развивать лояльность и стимулировать конверсии на все более переполненном рынке.

1. Масштабируемые разговоры: агенты ИИ могут обрабатывать миллионы одновременных взаимодействий, обеспечивая персонализированный опыт в нужном масштабе — то, чего не могут достичь люди, оказывающие влияние.
2. Круглосуточная доступность: постоянная доступность агентов ИИ обеспечивает постоянное взаимодействие с пользователями, сокращая время отклика и повышая удовлетворенность клиентов.

Несмотря на то, что команда молодая (начала работу в январе 2024 года), Virtuals добилась впечатляющего прогресса как в разработке приложений, так и в исследованиях. В их портфолио входят:

1. MarioVGG : Как вы видели, исследование моделей генерации видео для создания интерактивных видеоигр.
2. Project Westworld : первый автономный игровой мир на Roblox, расширяющий границы игрового процесса, управляемого искусственным интеллектом.
3. Преобразование звука в анимацию (A2A) : передовые исследования в области анимации, управляемой звуком, открывающие новые возможности для взаимодействия искусственного интеллекта и человека.

Эти разнообразные проекты иллюстрируют потенциал Virtuals Protocol как стартовой площадки для агентов ИИ в различных областях. Открывая платформу для сторонних разработчиков, Virtuals позиционирует себя как центральную экосистему для создания и развертывания агентов ИИ. Virtuals Protocol может преобразовать способ разработки, монетизации и интеграции агентов ИИ в приложения, способствуя инновациям и создавая новые возможности в цифровом ландшафте.

$VIRTUAL Tokenomics: поддержка экономики агентов ИИ

В основе Virtuals Protocol лежит токен $VIRTUAL, предназначенный для поддержки развертывания и использования агентов ИИ. Эта структура токена стремится стать самоподдерживающейся, дефляционной экосистемой, которая согласовывает интересы пользователей, разработчиков и инвесторов.

Но Virtuals не просто строит еще одну инфраструктуру без какого-либо принятия — они активно генерируют доход на нескольких платформах. От стримеров TikTok до интеграций AI Waifu и Roblox, команда создала надежную экосистему, которая уже монетизирует агентов AI разнообразными увлекательными способами.

$VIRTUAL служит основой экономики агентов, причем каждый токен агента ИИ сопряжен с $VIRTUAL в его пуле ликвидности. Эта симбиотическая связь гарантирует, что успех отдельного агента укрепляет ценность всего протокола.

Создание новых агентов блокирует токены $VIRTUAL в этих пулах ликвидности, естественным образом сжимая предложение и потенциально увеличивая стоимость с течением времени.

Более того, $VIRTUAL действует как шлюз для покупки токенов агентов, обеспечивая постоянный поток спроса, аналогичный тому, как ETH необходим для транзакций в Ethereum, но адаптированный для экосистемы, управляемой ИИ.

Экономика сети Virtuals Protocol оживает через несколько ключевых механизмов. Пользователи платят за услуги ИИ в режиме реального времени, используя $VIRTUAL, создавая прямой и прозрачный поток ценности от пользователей к агентам. По мере того, как агенты ИИ зарабатывают, доход течет непрерывным потоком токенов $VIRTUAL, обеспечивая видимый и проверяемый след создания ценности. Интересно, что доход, полученный агентами, используется через механизм обратного выкупа и сжигания. Этот процесс должен создавать дефляционный эффект на токены агентов, потенциально повышая ценность оставшихся токенов.

Распределение токенов:

1. 60% (600 000 000 токенов): в публичных руках, что способствует ликвидности и принятию.
2. 5% (50 000 000 токенов): обеспечение пулов ликвидности.
3. 35% (350 000 000 токенов): казна экосистемы, рост и развитие.
1. Контролируется мультиподписью DAO для настоящей децентрализации.
2. Максимальный объем выбросов — 10% в год в течение 3 лет при условии одобрения сообщества.

Стартовая площадка для агентов ИИ

Virtuals Protocol может стать ключевым игроком в революции ИИ, переосмысливая то, как мы создаем, развертываем и монетизируем агентов ИИ. Превращая этих агентов из инструментов в активы, генерирующие доход, что устанавливает устойчивую экономическую модель для разработки ИИ.

Возникает новая цифровая экономика — рынок развивающихся, генерирующих ценность агентов ИИ. Это переопределяет взаимодействие пользователя и ИИ, переходя от пассивных инструментов к активным, генерирующим доход цифровым сущностям.

Заглядывая вперед, если Virtuals сможет успешно создать раннее сообщество разработчиков, запускающих агентов, мы можем увидеть больше решений для агентов, интегрированных с Virtuals или аналогичными платформами. Ожидайте, что такие компании, как Theoriq, Talus или другие платформы агентов ИИ, даже такие, как Ritual, потенциально подключатся к этим типам платформ, которые позволяют вам спекулировать на агентах и ​​делиться доходами агентов по всем цепочкам.

Ссылка на оригинал статьи

Переведено и адаптировано командой
Telegram-канала "Bookworm"
@antighost_ego

Часть 1

Введение

Каждый криптовалютный цикл создает новые способы генерирования прибыли, привлечения объема и пользователей. Будь то ICO, DeFi или NFT, всегда есть определяющая рынок тема, которая стимулирует активность пользователей на блокчейне, как культурный феномен. В 2020 и 2021 годах NFT привлекли внимание СМИ, что привело к еженедельной торговле и транзакциям NFT, создав значительный объем и доход для соответствующих протоколов. Хотя активность торговли NFT снизилась, основные принципы и механизмы той эпохи сохраняют свою актуальность и сегодня.

Аналогично, со времен DeFi Summer (Нарратива DeFi) криптовалютная экосистема стала более зрелой, и мы узнали, какие механизмы эффективны, а какие нет. В результате у нас появились более устойчивые протоколы и проверенные механизмы на будущее. В прошлом тренды или «мета», такие как мета food coin во время DeFi Summer или аниме NFT во время бума NFT, обеспечивали значительный объем и вовлеченность пользователей. Эти временные темы привлекали пользователей благодаря азарту и новизне, но также помогали формировать долгосрочное развитие экосистемы.

В настоящее время значительное внимание привлекают две темы: Мемекоины и искусственный интеллект. Несмотря на попытки объединить эти темы, успех был ограниченным, в основном потому, что многие концепции искусственного интеллекта все еще развиваются и, как ожидается, будут раскрыты в ближайшие годы, пока они не готовы к немедленному использованию.

Кроме того, в криптопространстве наблюдается растущий спрос на потребительские приложения, а не на инфраструктуру. Приложения явно стимулируют объемы на блокчейне и вовлеченность пользователей, в то время как инфраструктура остается важной для стабильности протоколов и приложений. Однако, на текущем этапе цикла инфраструктура доминирует в раундах финансирования, что может способствовать тому, что экосистема ощущается сухой, с меньшим количеством интересных действий для пользователей, помимо стимулов майнинга от блокчейнов.

Токены как рынки внимания

Если вы проводили время в сети, вы, вероятно, сталкивались с мемкоинами вроде Doge или Pepe. Эти монеты сумели сломать шаблон традиционной криптоэкосистемы и войти в основные медиа. Например , Илон Маск однажды сделал ребрендинг веб-сайта Twitter , включив в него логотип токена DOGE.

Хотя цифровые активы часто рассматриваются как инструменты спекуляций, они также служат формой токенизированного внимания. Внимание является ключевым фактором, определяющим цены и спрос, поскольку все больше людей обсуждают, вовлекаются и участвуют в нарративах, делая их все более распространенными. В современной экономике внимание само по себе является ценным товаром.

Силу внимания для создания ценности невозможно переоценить. Цифровые активы все больше становятся токенизацией внимания. Как утверждает «Теория ценности внимания » Multicoin Capital, «основной вклад в ценообразование активов — не многофакторные модели вокруг премий за риск или денежных потоков, а скорее воспринимаемое количество времени, энергии и денег, которые сообщество вокруг актива уделяет ему». Эта концепция переворачивает традиционную оценку активов с ног на голову, предполагая, что в случае с цифровыми активами коллективное внимание и вовлеченность являются истинными драйверами ценности. Стоимость мемкоинов, таких как Doge или Pepe, часто отражает эту динамику, поскольку их популярность и цены растут в прямой корреляции с количеством внимания, которое они привлекают. Этот сдвиг в ценообразовании активов демонстрирует, что внимание стало одной из самых мощных экономических сил в цифровом мире.

Мемкойны можно рассматривать как токены, которые инкапсулируют культуру и внимание, независимо от того, возникает ли это внимание из культурно значимых моментов, явлений или даже идей. Их ценность вытекает из коллективной культурной вовлеченности и готовности сообщества участвовать и фокусироваться на текущей тенденции или повествовании.

Ли Цзинь, венчурный партнер Variant , утверждает, что мемекойны можно понимать как форму финансового фанфика, где члены сообщества создают новые токены, привязанные к существующим приложениям или сообществам, одновременно извлекая и создавая ценность — во многом подобно авторам фанфиков , которые строят на устоявшихся повествованиях. Эти цифровые активы — не просто спекулятивные инструменты, но и полезные для решения современных проблем, таких как скука и одиночество. Предоставляя средства развлечения и участия в сообществе, мемекойны позволяют пользователям подключаться, инвестировать в культуру и находить принадлежность к цифровому миру. Таким образом, мемекойны предлагают ценность, выходящую за рамки финансовой выгоды, создавая динамичные экосистемы, которые объединяют цифровое владение с социальным взаимодействием.

Распространение мемекоинов с помощью Pump Fun

В начале 2024 года PumpFun появился как стартовая площадка для мемов, в первую очередь сосредоточившись на Solana и поддерживая несколько других цепочек. На данный момент на платформе создано более 2,27 миллиона токенов. Благодаря своему инструменту запуска токенов без кода PumpFun позволяет любому человеку запустить монету в течение нескольких секунд, не имея опыта разработчика. Эта доступность привела к распространению миллионов мемов, запущенных в цепочке Solana — большинство из которых не имеют никакой полезности, в то время как другие являются токенами в более широкой экосистеме или культурном контексте.

Pump работает как децентрализованная биржа (DEX), использующая механизм кривой связывания. Кривая связывания — это модель ценообразования, которая определяет стоимость токена на основе предложения. По мере покупки большего количества токенов цена увеличивается по предопределенной кривой, обычно экспоненциальной или полиномиальной функции. Этот механизм гарантирует, что ранние участники могут приобретать токены по более низкой цене, в то время как более поздние участники платят все более высокие цены по мере роста спроса. Модель кривой связывания создает стимул для раннего принятия и помогает установить четкую связь между предложением токенов и ценой. Механизм эффективен для вознаграждения владельцев ранних убеждений; однако это может быть и недостатком, поскольку ранние пользователи могут стать крупными китами из-за раннего распределения.

Большинство токенов — в некоторых случаях менее 2% — фактически выходят из Pump.fun, и многие из них не набирают обороты у первых пользователей. Это привело к критике Pump, поскольку любой может запустить токен, что приводит к низкому общему качеству токенов на рынке. Однако это также создает возможности для опытных пользователей находить «необработанные алмазы» или использовать информацию о разработчиках, кошельках, финансировании или инсайдерских данных для определения лучших токенов. Пользователи тянутся к мемокоинам и платформам, таким как Pump, из-за потенциала для получения огромных прибылей — 100-кратной прибыли, а не скромных 20%-ных прибылей, типичных для традиционных финансов. Из-за этих высоких ожиданий и мотивации Pump может взимать более высокие комиссии за свопы. С комиссией в 1% за свопы Pump получил более 120 миллионов долларов дохода с начала года, а год еще даже не закончился.

Сетевые эффекты успешной стартовой площадки также играют решающую роль. Как только пользователи испытывают или видят победы на платформе, они, скорее всего, вернутся, создавая самоусиливающийся цикл ликвидности и вовлеченности — конечный наркотик. Хотя на Solana есть и другие стартовые площадки, предлагающие похожие продукты, ни одна из них не привлекла такого же внимания из-за ликвидности и пользовательской базы, сосредоточенных на Pump.fun, и объема, ориентированного на Solana. В течение года PumpFun сгенерировал значительный объем, способствуя нисходящим эффектам в экосистеме, таким как получение доходов для новых проектов, увеличение ликвидности для появляющихся токенов и содействие инновациям в пространстве DeFi. Это создало динамичную экосистему, которая поддерживает широкий спектр вариантов использования и расширяет ончейн-активность Solana.

Модель PumpFun стала переломным моментом для экосистемы Solana. Такие протоколы, как Metaplex, JITO и Jupiter, наблюдают огромный приток пользователей, которые каждый день переходят к торговле токенами. Эта постоянная активность творит чудеса для экосистемы — она повышает ликвидность, ускоряет скорость обращения токенов и действительно наращивает активность и генерацию доходов на этих платформах. Популярность этого механизма очевидна в значительных объемах торговли и доходах, накопленных этими платформами, что указывает на≤ сильный пользовательский спрос и динамичный растущий рынок. Более того, эта динамика создала положительную обратную связь, где возросшее участие пользователей повышает ликвидность, что, в свою очередь, привлекает новые проекты и торговые возможности в экосистеме Solana.

Понимание агентов ИИ

Агенты ИИ представляют собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта, выходя за рамки реактивных систем и переходя к проактивным субъектам принятия решений . По своей сути агенты ИИ представляют собой программы, предназначенные для восприятия окружающей среды, принятия решений и выполнения действий для достижения определенных целей с минимальным вмешательством человека.

В отличие от традиционных приложений ИИ, таких как ChatGPT, которые в первую очередь реагируют на вводимые пользователем данные, агенты ИИ обладают как возможностями «чтения», так и «записи». Это означает, что они могут не только обрабатывать и анализировать информацию, но и динамически взаимодействовать со своей средой, инициируя действия на основе своего анализа и процессов принятия решений. Думайте о них как об интеллектуальных цифровых помощниках со способностями принятия решений. Они не просто реагируют на простые команды, они активно работают над достижением целей, извлекая уроки из своего опыта, и адаптируя свое поведение по ходу дела.

Эти агенты ИИ характеризуются несколькими ключевыми атрибутами. Действуя автономно, они принимают решения без постоянного человеческого контроля. Адаптируемые по своей природе, эти агенты учатся и совершенствуются с каждым взаимодействием посредством машинного обучения. Эти агенты по своей сути целеустремленны, методично преследуют заранее определенные цели. Они стратегически работают над достижением конкретных целей, сохраняя при этом осведомленность об окружающей среде, интерпретируя, и адаптируясь к изменениям в своей цифровой или физической среде.

Универсальность и адаптивность агентов ИИ делают их особенно подходящими для игр и развлечений. Эти домены предоставляют богатые, динамичные ландшафты, где агенты ИИ могут продемонстрировать весь свой потенциал, улучшая пользовательский опыт способами, которые ранее были недостижимы.

В контексте игр и развлечений эти возможности реализуются в виде нескольких различных типов агентов ИИ, каждый из которых выполняет уникальную роль и улучшает пользовательский опыт различными способами.

Давайте рассмотрим основные категории агентов ИИ, которые меняют ландшафт интерактивных медиа :

1. Неигровые персонажи (NPC):

NPC под управлением ИИ могут демонстрировать сложное поведение, адаптироваться к действиям игрока в реальном времени и сохранять память в разных игровых сеансах или на разных платформах. Например, агент ИИ, играющий в NBA 2K с пользователем, может запомнить предпочтения, когда тот же пользователь играет в PUBG, создавая более сплоченный и персонализированный игровой опыт.

2. Виртуальные компаньоны:

Эти агенты ИИ предлагают индивидуальный опыт, обучаясь на основе взаимодействия с пользователем, чтобы предоставлять адаптированные ответы и действия. Виртуальные компаньоны могут варьироваться от ИИ-идолов, взаимодействующих с фанатами, до виртуальных друзей, предлагающих эмоциональную поддержку. В образовательных контекстах ИИ-репетиторы могут адаптироваться к стилю обучения ученика, в то время как в терапевтических условиях ИИ-компаньоны могут оказывать когнитивно-поведенческую терапевтическую поддержку.

3. Контент, созданный с помощью искусственного интеллекта (AGC):

Агенты ИИ могут автономно генерировать игровые ресурсы, уникальный опыт и даже целые игровые миры, адаптированные под индивидуальные предпочтения игроков. Это выходит за рамки традиционного пользовательского контента (UGC), поскольку агенты ИИ могут создавать пользовательские уровни, квесты, персонажей и предметы, которые динамически адаптируются к поведению игрока.

Потенциал AGC особенно важен для вовлечения потребителей. По мере развития технологии AGC граница между создателем и потребителем будет размываться, что потенциально демократизирует создание контента в разных отраслях. Высококачественные агенты ИИ могут генерировать разнообразный, увлекательный контент, легко интегрируясь в игровой мир, потенциально превосходя традиционный UGC по масштабу и сложности. Более того, сочетание AGC и UGC может привести к разработке постоянно развивающихся игровых сред, в которых ИИ помогает игрокам создавать и совершенствовать контент, что приводит к насыщенным, динамичным игровым впечатлениям.

Virtuals Protoco: Pumping агентов ИИ

Virtuals Protocol инновационно применяет принципы запуска мемкойнов для развертывания агентов ИИ, создавая уникальное пересечение развлечений, сообщества и технологий. Так же, как мемкойны функционируют как форма финансового фанфика — позволяя сообществам создавать ценность посредством общих повествований и вовлеченности — Virtuals использует этот механизм для разработки и развертывания ориентированных на развлечения утилитарных агентов ИИ.

Этот подход выводит агентов ИИ за рамки простых утилит, превращая их в активы, управляемые сообществом. Интегрируя динамику мемкойнов с ИИ, Virtuals создает экосистему, в которой пользователи могут инвестировать, взаимодействовать и формировать развитие агентов ИИ. Этот симбиоз финансов, развлечений и искусственного интеллекта не только стимулирует взаимодействие, но и расширяет границы того, как мы воспринимаем и взаимодействуем с цифровыми сущностями в игровых и развлекательных пространствах.

Обзор модели Virtuals Protocol

Virtuals Protocol — это платформа на блокчейне Base layer 2 для создания, развертывания и монетизации агентов ИИ. Как и memecoins, Virtuals позволяет создавать и развертывать цифровые активы без разрешения — в данном случае агентов ИИ. Ценность этих агентов, как и memecoins, во многом определяется вовлеченностью сообщества и повествованиями, построенными вокруг них. Это создает динамическую экосистему, в которой популярность и полезность могут способствовать быстрому повышению стоимости.

Модель протокола построена на трех ключевых столпах:

1. Децентрализованное создание: Virtuals позволяет сообществу участников совместно разрабатывать агентов ИИ. Этот открытый подход поощряет инновации и разнообразие в создании агентов
2. Мультимодальная функциональность: агенты ИИ на платформе предназначены для работы с различными средами — текстовыми, голосовыми и визуальными, — что позволяет обеспечить насыщенное, захватывающее взаимодействие.
3. Экономика на основе токенов: протокол использует собственный токен $VIRTUAL для стимулирования взносов и упрощения транзакций в экосистеме.

Архитектура платформы включает когнитивные, голосовые и визуальные ядра, которые работают в тандеме для создания сплоченных и интерактивных агентов ИИ. Выдающейся особенностью является возможность протокола преобразования аудио в анимацию, что повышает реалистичность и вовлеченность виртуальных взаимодействий. Эти агенты разработаны для адаптации и совершенствования своих возможностей с течением времени, использование приводит к более устойчивой и потенциально прибыльной экосистеме цифровых сущностей.

Совладение агентами ИИ с помощью токенизации

Virtuals Protocol представляет новую концепцию совместного владения агентами ИИ через токенизацию. Эта модель позволяет пользователям иметь долю в агентах, с которыми они взаимодействуют, создавая более вовлеченное и заинтересованное сообщество.

По своей сути, процесс токенизации включает создание конечного запаса токенов для каждого агента ИИ, обычно установленного на уровне 1 миллиарда токенов. Эти токены представляют собой дробное владение агентом и служат нескольким целям в экосистеме Virtuals.

Держателям токенов предоставляются права управления, что позволяет им участвовать в принятии ключевых решений, формирующих траекторию развития агента. Этот демократический подход позволяет заинтересованным сторонам влиять на функции, стратегические направления и даже творческий выбор. Например, лица, владеющие токенами виртуальной поп-звезды ИИ, могут иметь право голоса при выборе жанра будущих музыкальных релизов или потенциальных творческих коллабораций.

Экономическое участие является еще одной основой этой модели токенизации. Поскольку агенты ИИ генерируют доход посредством своей деятельности, держатели токенов могут выиграть от их успеха. Часть полученного дохода выделяется на механизм обратного выкупа и сжигания, где токены покупаются на открытом рынке и навсегда изымаются из обращения. Этот процесс потенциально повышает ценность оставшихся токенов, согласовывая экономические интересы держателей токенов с эффективностью агента.

В некоторых случаях владение токеном может разблокировать доступ к премиум-функциям или эксклюзивному контенту от агента ИИ. Эта многоуровневая модель доступа стимулирует приобретение и удержание токенов, создавая более вовлеченное и заинтересованное сообщество вокруг каждого агента ИИ.

Процесс токенизации начинается с первоначального предложения агента (IAO), где недавно выпущенные токены добавляются в пул ликвидности. Это создает немедленный рынок для владения агентом, позволяя заинтересованным сторонам приобретать доли на основе их веры в потенциал агента.

Давайте рассмотрим гипотетический пример, чтобы объяснить этот процесс:

Представьте себе агента ИИ под названием «ChefGPT», кулинарного агента, предназначенного для создания и обучения рецептам. Создание ChefGPT будет включать:

1. Чеканка: создано 1 миллиард токенов $CHEF.
2. IAO: эти токены добавляются в пул ликвидности вместе с токенами $VIRTUAL.
3. Публичное участие: пользователи могут покупать токены $CHEF, становясь совладельцами ИИ.
4. Управление: владельцы $CHEF могут голосовать за специальности, на которых ChefGPT сосредоточится, например, веганская кухня или молекулярная гастрономия.
5. Получение дохода: по мере того, как популярность ChefGPT растет, он получает доход за счет подписок на премиум-рецепты, интеграции кулинарных курсов на платформах виртуальной реальности или партнерства с брендами кухонной утвари.
6. Накопление стоимости: часть этого дохода используется для выкупа и сжигания токенов $CHEF, что потенциально увеличивает ценность для держателей токенов.

Эта модель создает симбиотические отношения между агентом ИИ, его создателями и сообществом. По мере того, как агент становится более успешным, все заинтересованные стороны получают выгоду, стимулируя дальнейшее развитие и вовлечение.

Модель совместного владения также допускает кроссплатформенные возможности. Например, виртуальный ИИ-инфлюенсер может интегрировать свои токены в различные платформы социальных сетей, игры и виртуальные миры. Держатели токенов могут влиять на стратегию контента инфлюенсера на TikTok, выбор одежды в модной игре и варианты диалогов на мероприятии Meet-and-Greet в метавселенной.

Более того, эта модель открывает новые возможности для творческого сотрудничества. Представьте себе систему, в которой два популярных агента ИИ, каждый со своими экосистемами токенов, решают сотрудничать. Держатели токенов из обоих сообществ могли бы голосовать за характер сотрудничества и потенциально извлекать выгоду из его успеха.

Токенизация агентов ИИ также вводит интересную динамику в отношении прав интеллектуальной собственности и связей в реальном мире. Например, если агент ИИ создан на основе реальной знаменитости, некоторая экономика токенов может быть структурирована в пользу знаменитости или выбранных ею дел. Это создает мост между традиционным управлением интеллектуальной собственностью и новым рубежом цифровых сущностей, управляемых ИИ.

Механизм протокола запуска

Virtuals Protocol представляет собой умный механизм запуска для агентов ИИ, черпая вдохновение из успешных платформ запуска токенов, таких как pump.fun. Это первоначальное предложение агентов (IAO) позволяет создателям эффективно и справедливо вводить новых агентов ИИ в экосистему Virtuals.

Процесс IAO начинается с того, что создатели блокируют 2400 токенов $VIRTUAL для запуска своего агента AI. Это действие запускает чеканку 1 миллиарда токенов, специфичных для агента, которые затем объединяются с заблокированными токенами $VIRTUAL в пуле ликвидности. Такая структура обеспечивает честный запуск без предварительной добычи или инсайдерского распределения, поскольку 100% предложения токенов агента добавляется в пул ликвидности.

Для поощрения долгосрочных обязательств и стабильности пул ликвидности блокируется на десять лет, при этом создатель сохраняет право собственности. Этот расширенный период блокировки помогает предотвратить рывки и способствует устойчивому росту экосистемы агента.

Протокол включает в себя модель дохода, в которой пользователи платят за взаимодействие с агентом с помощью токенов $VIRTUAL. Эти сборы затем используются для выкупа и сжигания токенов агента, создавая дефляционное давление и потенциально увеличивая стоимость оставшихся токенов. Этот механизм согласует интересы создателей агентов, пользователей и держателей токенов.

Для стимулирования высококачественных агентов протокол распределяет эмиссионные вознаграждения по трем лучшим пулам ликвидности агентов по общему заблокированному значению (TVL). Это поощряет постоянное совершенствование и инновации среди создателей агентов.

Parallel Hypersynchronicity

Параллельная гиперсинхронность представляет собой состояние развития агентов ИИ, при котором сверхразумные сущности бесперебойно существуют на нескольких платформах и в разных приложениях, одновременно взаимодействуя с миллионами пользователей и постоянно развиваясь в режиме реального времени.

В основе этой концепции лежит кроссплатформенная преемственность, гарантирующая, что агенты ИИ сохранят единообразную личность и память в различных цифровых средах. Пользователь, взаимодействующий с компаньоном ИИ в мобильной игре, столкнется с тем же агентом, полностью сохраняя все предыдущие взаимодействия при переходе в настольное приложение или среду VR. Это способствует целостному и персонализированному пользовательскому опыту, выходя за рамки границ отдельных платформ.

Эти агенты развиваются в реальном времени по мере взаимодействия с ними пользователей. Их ИИ постоянно совершенствует свой интеллект и личность, динамически адаптируясь, чтобы оставаться релевантным и интересным независимо от контекста. Этот непрерывный рост способствует постоянному улучшению производительности и соотнесенности, при этом каждое взаимодействие формирует развитие агента.

Несмотря на то, что они работают в огромных масштабах, вовлекая миллионы пользователей одновременно, эти агенты ИИ сохраняют способность предоставлять индивидуальный опыт без ущерба качеству или времени отклика. Эта масштабируемость гарантирует, что глобальная база пользователей может способствовать возникновению чувства связи и вовлеченности на беспрецедентном уровне.

Открытая природа Virtuals Protocol еще больше улучшает эти агенты посредством совместной разработки. Участники могут обновлять основные модули AI-агента в режиме реального времени, гарантируя, что они будут соответствовать последним достижениям и потребностям пользователей. Это постоянное совершенствование, осуществляемое разнообразным сообществом разработчиков, помогает поддерживать актуальность и эффективность агента в постоянно меняющемся цифровом ландшафте, воплощая истинный дух Parallel Hypersynchronicity.

Техническая инфраструктура

Для достижения этого состояния параллельной гиперсинхронности компания Virtuals Protocol разработала сложный технический стек:

1. Процессор долгосрочной памяти: эта подсистема управляет постоянными структурами данных, такими как графы знаний и вложения памяти. Она позволяет агентам поддерживать контекстную осведомленность в нескольких сеансах и на разных платформах. Например, если пользователь обсуждает свои предпочтения в научной фантастике с ИИ в чат-приложении, эта информация будет доступна, когда тот же пользователь взаимодействует с ИИ в системе рекомендаций игр.
2. Параллельная обработка: компонент управления параллелизмом, который позволяет ИИ обрабатывать несколько взаимодействий и задач одновременно. Это имеет решающее значение для поддержания реагирования в реальном времени при взаимодействии с многочисленными пользователями на различных платформах.
3. Stateful AI Runner (SAR): Это специализированные серверы, на которых размещены основные функции агентов ИИ — личности, голоса и визуальные эффекты. SAR включает в себя секвенсор, который организует различные модели ИИ (такие как LLM, Text-to-Speech, Audio-to-Facial и т. д.) для создания связных, многомодальных впечатлений ИИ.
4. Координатор: этот компонент действует как центральная система мониторинга, отслеживая как события в цепочке, так и события вне цепочки для запуска моделей ИИ в реальном времени и корректировки конфигурации. Например, если решение об управлении принимается посредством голосования в блокчейне для изменения поведения агента ИИ, координатор обеспечивает реализацию этого изменения во всех экземплярах агента.
5. Хранилище моделей и долговременная память: эти компоненты работают в тандеме для безопасного хранения и управления моделями ИИ и историческими данными. Децентрализованная природа этого хранилища обеспечивает высокую доступность и избыточность, что критически важно для поддержания бесперебойного обслуживания на нескольких платформах.
6. Modular Stateful AI Runner (MSAR): Это контейнеризированные экземпляры SAR, разработанные для гибкого развертывания в различных вычислительных средах. Эта модульность обеспечивает масштабируемую интеграцию в различные инфраструктурные экосистемы, позволяя агентам ИИ работать эффективно независимо от базового оборудования или облачной платформы.
   
   Продолжение следует...

Переведено и адаптировано командой
Telegram-канала "Bookworm"
@antighost_ego

Последние пару дней всё крипто комьюнити буквально вопит про ERC-404. Почему столько хайпа, да и вообще что это за стандарт такой? Давайте разбираться.

Введение этого стандарта можно рассматривать как естественное развитие идей, связанных с фрагментацией NFT и NFTfi, которые активно обсуждались в последние два года.

Для устранения проблемы низкой ликвидности NFT, сектор NFT предложил две инновационные стратегии: фрагментацию и NFTfi. Эти подходы были ориентированы на уменьшение затухания активности в сфере NFT, расширение их функционала, а также на обогащение рынка новыми возможностями для диверсификации рисков и торговли.

Как работает NFTfi?

В основе NFTfi лежит идея, что владельцы NFT могут заложить свои цифровые активы в обмен на криптовалютный займ. Вот ключевые факторы:

• Финансовая гибкость: пользователи могут использовать NFT в качестве залога для получения кредитов или получения других форм финансового дохода.
• Глубина рынка: NFTfi приносит новые потоки капитала на рынок NFT, увеличивая общую глубину и сложность рынка.
• Инновационные финансовые продукты. Используя уникальные свойства NFT, рынок может создавать новые финансовые продукты для удовлетворения потребностей различных инвесторов.

Появление и развитие концепции NFTfi изначально было основано на полноценных NFT. По мере того как технология фрагментации постепенно развивалась и развивалась, сочетание фрагментации и NFTfi стало новым направлением.

Фрагментация NFT или ERC-1155

Фрагментация NFT подразумевает деление одного NFT на несколько меньших, торгуемых частей, делая таким образом более ценные и менее ликвидные NFT доступными для широкой аудитории. Этот процесс осуществляется через смарт-контракты, обеспечивающие сохранение прав собственности и атрибутов исходного NFT. Основные аспекты фрагментации включают:

• Улучшенный доступ: Фрагментация понижает порог входа, позволяя большему числу инвесторов принимать участие в инвестициях в NFT по доступной цене.
• Ликвидность рынка: Фрагменты NFT могут быть проданы на различных платформах, способствуя увеличению ликвидности рынка.

В контексте фрагментации NFT, стандарт ERC-1155 стал ключевым техническим решением, так как он позволяет в рамках одного контракта работать как с взаимозаменяемыми (FT), так и с невзаимозаменяемыми токенами (NFT), обеспечивая гибкость во взаимодействии между фрагментированными NFT и другими типами токенов.

Несколько заметных проектов в области фрагментации NFT включают:

• Unicly (uNFT): платформа, объединяющая коллекции NFT с децентрализованной торговлей и позволяющая пользователям фрагментировать свои NFT-коллекции в торгуемые токены uToken.
• Fractional.art: Платформа, специализирующаяся на фрагментации NFT, которая дает возможность владельцам NFT делить свои активы на фрагменты и продавать их на рынке.
• Niftex: Платформа, позволяющая фрагментировать NFT и продавать доли, где пользователи могут разделить NFT на тысячи частей, каждая из которых представляет собой долю владения оригинальным NFT.
• Otis: Платформа для совместного владения культурными активами, предлагающая покупку фрагментов коллекционных предметов и произведений искусства, тем самым открывая доступ к инвестициям в ценные объекты по доступной цене.

Однако рост фрагментации длился недолго и исчез по мере того, как энтузиазм рынка угасал. Вот мы и подошли плавно к истории появления нового стандарта NFT, который не только реконструировал концепцию фрагментации NFT, но и судя по отрасли, которая отрефликсировала сильнейшим резонансом и принятием, явно может возродить энтузиазм рынка NFT благодаря 50-кратному увеличению рыночных данных за неделю. Этот стандарт — ERC-404, и проект Pandora.

Откуда вообще пошел данный стандарт ?

История берет свое начало с предприимчего но молодого парня который каким то чудом без навыков программирования и лишь при использовании GPT собрал проект $EMERALD, а после чего произашёл эксплой проекта. К сожалению с собранными контрактами в GPT такое бывает. Но буквально за пару дней идея нашла отклик в сердцах людей, и небольшая команда из матерых разрабов, решила оживить проект. Более подробно об этом вы можете прочесть тут.

Вот и выходит что весь ажиотаж родившийся в сети буквально за пару тройку дней охватил весь рынок, cryptorank и coinmarketcup уже добавили стандарт ERC-404 как котигорию к себе на сайт.

Не смотря на это сегодня это сырая и рискованная технология, она своего рода франкинштэйн, собранный по кусочкам и реализованный за один день.

Так что не удивлюсь колласальному росту скама связанного с этим хайпом.

Что такое ERC-404?

«ERC-404 — это экспериментальная смешанная реализация ERC-20/ERC-721 с собственной ликвидностью и фракционированием» — 0xacme (создатель ERC404, бывший специалист по программному обеспечению Coinbase с обширным опытом разработки контрактов), searnseele (со - Разработчик ERC-404), maybectrlfreak (сооснователь ERC-404).

В отличие от традиционных стандартов ERC-20(обычно используемом для взаимозаменяемых токенов, таких как криптовалюты) и ERC721(используемом для невзаимозаменяемых токенов или NFT)

• ERC20 — это стандарт для создания фангибельных токенов, то есть таких, которые взаимозаменяемы и могут быть разделены на меньшие единицы. Эти токены часто используются для создания криптовалют, утилитарных токенов или токенов управления в различных проектах.
• ERC721 — стандарт для создания невзаимозаменяемых токенов (NFT), каждый из которых является уникальным и не может быть разделен на меньшие части. Эти токены идеально подходят для представления уникальных активов, таких как произведения искусства, коллекционные предметы, недвижимость и так далее.

Стандарт ERC-404 подобно ERC-1155 стремится интегрировать эти функции в единую структуру.

Однако имеет конкретное преимущество. Он в своем роде объединяет 2 вида рынка, торговые площадки NFT и DEX биржи.

Эта интеграция открывает новые возможности в использовании токенов и их гибкости. Вы может взаимодействовать со стандартом ERC-404 как посредством децентрализованные биржи (DEX), так и торговые площадки NFT, благодаря их уникальной гибридной природе. Используя первую фактическую реализацию ERC-404, Pandora представляет собой экспериментальный проект токена с 10 000 токенов и 10 000 соответствующих «репликантов» в форме 10 000 NFT. На Uniswap вы можете торговать пулом Pandora WETH/PANDORA так же, как и любым другим криптовалютным токеном, используя преимущества его ликвидности и динамики рынка.

How it works ?

Итак, что происходит, когда вы покупаете токен PANDORA на Uniswap?

Ради аргумента вы покупаете 1 PANDORA на Uniswap. Как только вы нажмете «Подтвердить» в своем кошельке и завершите транзакцию, вы расстанетесь со своим ETH и взамен получите 1 токен PANDORA плюс 1 Pandora NFT.

Когда вы получаете NFT, он генерируется на основе контракта монетного двора, поэтому является полностью случайным и может быть любой редкости, как и обычный монетный двор NFT. (github/ERC404)

Если вы решите продать свой 1 токен PANDORA, вы перепродадите его на Uniswap, и при этом NFT в вашем кошельке сгорит.

К NFT Pandora прикреплены некоторые раритеты:

Зеленые ящики: примерно 39,45%

Синие ящики: примерно 23,44%

Фиолетовые коробки: примерно 19,53%

Оранжевые коробки: примерно 11,72%

Красные ящики: примерно 5,86%

Тут вскрывается некая тонкость и сырость проекта:

Перенос NFT на новый кошелек не влияет на NFT. Только передача токена приводит к сжиганию и выпуску нового NFT.

И если вы получили редкий предмет, вы можете либо торговать в пуле ликвидности и выходить из него, либо переводить некоторые токены туда и обратно между вашими кошельки… делайте все это на свой страх и риск и не приходите ко мне в слезах, если вы случайно сожжете редкий NFT, переведя токен на другой кошелек.

Точно так же, как вы можете продавать свои токены PANDORA на Uniswap, вы также можете продавать свои NFT Pandora на OpenSea и Blur. Blur недавно объявила об интеграции с Pandora, что неслыханно, учитывая, что этой концепции пять дней отроду.

Итак, учитывая различную редкость NFT, здесь может быть некоторый интересный арбитраж, поскольку цена PANDORA представляет собой своего рода минимальную цену NFT, поскольку существует 10 000 токенов и 10 000 NFT. Поняли логику ? Покупаете на Uniswap 1 Pandora token, вам падет к примеру красный ящик, а он стоит уже х5 от вашей цены токена, вы продаете его Blur и покупает еще токены на Uniswap, вам падают обычные вы их продаете и покупаете снова пока не выпадет редкий. Работает ли это ? Что бы ответить на это посмотрите просто на объемы торгов за 7 дней.

Pandora: часто задаваемые вопросы.

Уже с 100 раз видел как люди спрашивают про механику взаимодействия между собой токенов пандоры и каким законам они подвластны, итак:

1. Что будет, если купить 0.9 PANDORA?

Вы ПОЛУЧИТЕ токены, но НЕ ПОЛУЧИТЕ NFT.

1. Что произойдет, если я куплю 0,9 PANDORA, а затем 0,1, всего 1 PANDORA?

Как только в вашем кошельке появится 1 токен PANDORA, в ваш кошелек будет автоматически добавлен NFT.

1. Если у меня есть 3 токена PANDORA, как мне узнать, какой NFT я продам, если я продам 1 токен PANDORA на Uniswap?

Лучшим шагом здесь будет продать Pandora NFT на Blur или OpenSea, от которого вы не против избавиться, и тогда токен будет автоматически продан вместе с ним(при передачи NFT на другой кошелек привязанный к нему токен Pandora автоматический тоже отправиться на второй кошелек). Таким образом, вы не продадите свой редкий NFT Pandora.

1. Что произойдет, если я передам NFT, а не токен?

Перенос NFT ни на что не повлияет. Поэтому, если у вас есть, скажем, один редкий и один обычный токен, переместите редкий токен в отдельный кошелек, а затем перенесите/продайте/купите токен в исходном кошельке, чтобы попытаться получить NFT более высокой редкости.

Вывод

ERC-404 однозначно оживит рынок NFT. Более того данный стандарт токена явно найдет отклик во многих нишах криптоиндустрии: metovers, Web3Gams, GameFi, NFTfi, Defi, Airdrops, Testnet и прочие. И я прекрасно вижу, что данный формат не просто перевернет рынок, он уже это сделал здесь и сейчас.

Помимо прочего я так же вижу некоторое несовершенство данной технологии.
К примеру каждый раз приобретая токен, его редкость случайно, но лимит на редких вещей нет, вот и выходит что с течением времени люди нафармят все токены и все они будут в качестве очень редкий. Тем самом это снизит стоимость редкости. Но это мелочи, несовершенств и нюансов еще много.

Знаете помимо прочего стандарту ERС-404 можно дать название народного. А такие вещи очень быстро принимаются обществом.

Мой вывод новый пузырь NFT уже тут! Pandora бешаный резонанс, невероятные объемы, мего иксы. Целая растущая катигория. Это ли не нарратив ?

Мои опасения, по мере того как данный стандарт делает рынок NFT более ликвидным. Он и создает новые векторы атаки, а если вектор атаки есть, то лишь вопрос времени когда им воспользуются.

(Статья подготовленна @AntiGhost_Of_Ego)

Путь ЭГО:

Зарождение.

Жизнь ЭГО (Платон и Скорат)

Смерть ЭГО (Буддизм)

ЭГО — как инструмент (Фрэйдизм)

Знакомство с Anti-EGO.

Наше с вами путешествие начинается здесь. Я хочу поближе рассказать вам о пути ЭГО. Через призму самого этого понятия, то как развивалось общество, то как философское отношение к этому понятию формировало общество и культура, хочу что бы вы увидели то какое влияние оно несет сегодня и, что это вообще за инструмент такой. Возможно Вы сможете не только вынести важные уроки, но возможно и отрефлексировать, но больше всего надеюсь что вы найдете путь к Анти-Эго.

Зарождение.

Знаете со временем начинаешь замечать какие-то вещи пронизывающие наши мир Так и понятие ЭГО имеет тысячалетнюю историю, Это история нашей ментальности.

Индийская Философия и Мифология

В индийской философии, особенно в системах Веданты и Санкхьи, душа или "Атман" считается вечным и неизменным. Она стоит в контрасте с "Ахамкарой", понятием, близким к западному понятию "ЭГО", которое представляет собой иллюзорное чувство индивидуального "Я". В этих философских системах "Ахамкара" считается препятствием на пути к осознанию истинного "Атмана", который является единственным и неизменным.

Богиня Кали: В индийской мифологии богиня Кали олицетворяет деструкцию и изменчивость. Интересно, что Кали также является богиней войны. В контексте войны, где воины часто впадают в состояние берсерка или Амока, можно сказать, что "ЭГО" теряет свою значимость. В этих моментах воин действует без учета своих индивидуальных желаний или страхов — его "ЭГО" становится "мертвым", и он действует как инструмент божественной воли, в данном случае воли Кали. Таким образом, богиня Кали в контексте войны становится символом уничтожения "ЭГО", вводя воина в состояние трансцендентного единства с божественным.

Во многих индийских духовных практиках, таких как йога и медитация, одной из целей является преодоление или "смерть" ЭГО. Эти методики направлены на то, чтобы человек мог отпустить свои индивидуальные желания, страхи и предвзятости и прийти к истинному пониманию себя, которое в этих традициях часто совпадает с пониманием единства всех существ и всего мира.

К смерте Эго мы еще вернемся, а пока Египет. Да да в Египте тоже была концепция сознания.

Древний Египет. Ба и Ка: Две Стороны Египетской Души

В древнеегипетской космогонии человеческая душа была сложным многокомпонентным конструктом. Один из этих компонентов, известный как "Ба", был близким аналогом понятия "ЭГО". Ба представлял индивидуальные качества человека, его характер и личность. Это было то, что делало каждого человека уникальным. "Ка", другой аспект души, был более универсальным и представлял жизненную энергию или дух.

В религиозных текстах и ритуалах Древнего Египта, таких как "Книга мертвых", описываются способы защиты и сохранения "Ба" после смерти. Похоронные ритуалы и заклинания использовались для убежищения и путешествия "Ба" в загробный мир. Это подчеркивает важность индивидуального "Я" в египетской культуре и его продолжение после физической смерти.

Фараоны, будучи считающимися божественными правителями, представляли собой интересный аспект египетского понимания "ЭГО". Они были одновременно и божественными и человеческими, объединяя в себе "Ба" и "Ка", индивидуальное и универсальное. Это может быть рассмотрено как иллюстрация дуализма "ЭГО" — с одной стороны, оно индивидуально и уникально, с другой — частью более широкого, универсального сознания или духа.

Жизнь ЭГО (Платон и Сократ)

Сократ:

Сократ, учитель Платона, подошел к понятию ЭГО с этической точки зрения. Сократический метод — диалог, направленный на определение истинных понятий через вопросы и ответы — предполагает активное участие ЭГО в процессе познания.

Для Сократа понимание своего "Я" неотделимо от его роли в обществе. ЭГО не является изолированным или самоцентричным; оно функционирует в контексте общественных норм и ожиданий. Сократ часто задавал вопросы о том, как индивид должен жить, чтобы быть "хорошим" человеком, подразумевая, что понимание и управление своим ЭГО являются ключевыми аспектами этичного поведения.

Сократ, несмотря на свою историческую роль как одного из основателей западной философии, оставляет нас с рядом контрастов и противоречий, когда речь заходит об ЭГО. Он, безусловно, провозглашал важность духовного развития и поиска истины, но при этом не был чужд земным страстям. Этот параллелизм между духовными и земными интересами подчеркивает сложную роль ЭГО в жизни человека.

Сократическая методика — диалогический поиск истины — предполагает активное вовлечение ЭГО в процесс познания. Сократ сам стал, по сути, заложником своего собственного ЭГО: он выбрал смерть вместо отречения от своих убеждений, тем самым подчеркнув нерушимость своего ЭГО в погоне за истиной. Этот акт можно интерпретировать как высший проявление ЭГО — желание стать мучеником ради сохранения своих идей.

Платон:

Платон, один из самых влиятельных философов Древней Греции, развил теорию Форм или Идей, согласно которой материальный мир является лишь отражением истинного мира идей. В этом контексте, ЭГО становится интересным объектом исследования: с одной стороны, оно является частью материального мира и подвластно его изменчивости; с другой — стремится к пониманию истин, лежащих в основе мира Идей.

Платон часто обращался к понятию "гноси себя" ("γνῶθι σεαυτόν") как к ключевому принципу философии и пути к истинному пониманию мира. Это самопознание подразумевает не только понимание своего ЭГО, но и его ограниченностей, с тем чтобы преодолеть их и прийти к истинному знанию.

В работах Платона ЭГО становится мостом между непостоянным миром вещей и вечным миром идей. Это отражение парадокса ЭГО, ведь поиски истины и самопознания также привязаны к мирским стремлениям и желаниям.

Подобно Сократу, Платон понимал, что ЭГО может быть как инструментом в поиске истины, так и препятствием на этом пути. Это двойственное восприятие ЭГО поднимает вопрос о том, насколько индивид способен управлять своим ЭГО или становится его заложником.

Чувствуете всю неоднозначность западных учений ? Так было всегда! Толи дело восток!

Смерть ЭГО (Будизм)

Восток:

Восточная и западная философии часто считаются разнородными в своих подходах к пониманию человеческого "Я" или ЭГО. В то время как западная философия, особенно в лице Сократа и Платона, стремится понять ЭГО через диалог и разум, восточная философия, особенно буддизм, нацелена на трансценденцию ЭГО через медитацию и самоосознание.

ОШО, индийский гуру и мистик, поднимает вопрос о том, как общество и индивидуальные представления могут искажать наше понимание себя и других. Он предлагает отказаться от привязанности к общественным мнениям и от возвеличивания своего ЭГО. ОШО акцентирует внимание на том, что диалог с "мастером" не является спором, потому что спор укрепляет ЭГО, а не открывает путь к истине.

В буддизме понятие Нирваны означает выход за пределы ЭГО, за пределы всех форм страдания и желаний. Это не просто отсутствие ЭГО, но и состояние полного осознания без самоцентричности.

А вообще это все нужно читать самому, что бы понять всю глубину и истину:

В книге "Солнце восходит вечером. Лотос осознания" представлены два цикла бесед. Первый - «Солнце восходит вечером» по песне дзенского мастера Йоки Дайши. «Запомните, что это песня, Песня Просветления. Она течет через Йоку. Йока - это всего лишь средство, коридор, полый бамбук, и само существование поет через него.»

«Лотос осознания» - это беседы, состоявшиеся в 1986 году в Катманду, во время всемирного тура Ошо. «Западу придется отплатить за все то зло, что он причинил Востоку - это было отвратительное варварство. Запад захватил народ, который даже не желал сражаться. Восток лишился своей свободы из-за собственной духовности. Теперь благодаря той же самой духовности Восток создает новую мировую империю; теперь каждый искатель из любой страны чувствует необходимость приехать на Восток. И это очень хорошо, потому что духовность не порождает рабства, хоть и может создать влиятельную империю, и именно это сейчас и происходит, и все заметнее будет происходить в дальнейшем.»

...Но заставить мастера спорить невозможно. Он не станет спорить и бороться. Поэтому он радостно соглашается: «Ты замечательно ухватил то, что не рождается!» Спорить с мастером не получится. Спор означает, что, даже если вы не правы, даже если вы осознаете свою неправоту, вы все равно продолжаете настаивать на том, что вы правы, а другой человек не прав. Спор - это ловушка эго, трюк эго. Вы не можете спорить с мастером, потому что перед вами никого нет. Вы можете устроить с мастером диалог, но не спор. Всякий раз, когда мастер будет замечать, что вы приближаетесь к истине, он тотчас же будет соглашаться с вами, он будет говорить: «Все так, все так. Ты прав». Вопрос не в том, кто прав. Вопрос всегда в том, что правильно.

Уясните разницу. Когда вы дискутируете с кем-то, вам никогда не нужна правда - вопрос в том, правы вы или он. Вы встретите очень много подобных примеров в буддийских писаниях, и иногда у вас будет появляться такое ощущение, будто вот-вот начнется важный диалог, разразится бурная дискуссия, вспыхнет горячий спор. Если вы привыкли читать западные книги, тогда я скажу, что как раз это вы встретите в диалогах Платона, в которых Сократ все время спорит. Но вы разочаруетесь, потому что как только в присутствии мастера кто-то приближается к истине, он тотчас же подтверждает это, говоря: «Все так, все так. Ты прав». И не важно, исходит истина от вас или от другого человека. Имеет значение истина. От кого она исходит, к делу совершенно не относится. Здесь нет места для конфликта эго. ...

...Вокруг нас происходят миллионы событий. Если вы будете воспринимать их как спонтанные проявления бытия, тогда в вас возникнет сильная радость. Вы начнете танцевать вместе с существованием, и все страхи исчезнут. Если же вы будете считать все явления работой, тогда в вас непременно укоренится страх, ведь вы будете бояться утратить что-то. Если вы работаете, тогда вам нужно прикладывать усилия, выполнять работу любой ценой. Тогда методы, техники без всякой необходимости вмешиваются в ход жизни, и вы снова попадаете в ловушку ума. Эго хочет, чтобы ваша жизнь превратилась в напряженную работу, потому что эго может выжить, только если оно пребывает в сфере деятельности. А в игре эго просто исчезает. ...

Восток vs Запад

Эти пассажи делают важные акценты на диалектике ЭГО и поиске истины в контексте восточной философии и духовности. ОШО утверждает, что спор — это механизм, который усиливает ЭГО, потому что он по своей природе конфликтен и направлен на доминирование одной точки зрения над другой. Это отличает его от диалога, который является открытым обменом идеями в поиске истины. В диалоге важно не "кто прав?", а "что правильно?", и в этом контексте мастер всегда согласен с тем, кто приходит к истине.

ОШО также затрагивает тему спонтанности и "игры" как противоположности "работы" в контексте ЭГО. ЭГО стремится к контролю и деятельности, потому что именно в этом оно находит свое подтверждение и "выживает". Спонтанность и игра, напротив, предполагают отпускание контроля, что ведет к растворению ЭГО.

Весь этот диалог подчеркивает отличие в подходах Востока и Запада к пониманию себя и окружающего мира. Восточная философия стремится к гармонии и единству с окружающим, в то время как западная философия часто акцентирует внимание на индивидуальности и различиях. Эти различные подходы предлагают разные пути к самопознанию и этике, и каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны.

Как итог мы видим к чему приводит западная философия сегодня. Что что происходить в мире сегодня не ново. Всему этому тысячи лет. И все это было вычислимо и предопределено.

ЭГО — как инструмент(Фрэйдизм)

Фройдизм:

В психоанализе, основанном Зигмундом Фрейдом, ЭГО — это одна из трех основных структур психики, наряду с ИД и СУПЕР-ЭГО. В отличие от восточных традиций, где ЭГО обычно рассматривается как препятствие на пути к духовному прозрению и нуждается в "растворении", во фрейдизме ЭГО представляет собой механизм, который позволяет индивиду адаптироваться к внешнему миру и соблюдать социальные нормы.

В фрейдовской модели ЭГО — это "исполнительная" часть психики. Оно манипулирует внешним миром и стремится удовлетворить базовые потребности, происходящие от ИД, в соответствии с моральными и этическими ограничениями, наложенными СУПЕР-ЭГО. ЭГО, таким образом, выступает как посредник между первобытными желаниями и социальными ограничениями.

Фрейд также ввел понятие оборонительных механизмов, которые являются стратегиями, разработанными ЭГО для снижения уровня тревоги. Эти механизмы, такие как отрицание, рационализация, проекция и т.д., могут быть как адаптивными, так и деструктивными.

Новая Глава ЭГО

На самом деле фрэйд открыл очень интересный взгляд на ЭГО.

Получаеться, что понятие ЭГО связано с самосознанием, самоидентификацией и регуляцией поведения.

Если рассматривать разумную жизнь как способность к логическому мышлению, планированию, самосознанию и культурному обмену, то такое определение, вероятно, ограничит нас только человеческим видом или не только?

Многие животные проявляют поведение, которое может указывать на наличие некоторой формы "ЭГО" или самосознания. Например, некоторые приматы, слоны и дельфины проявляют способность к самоидентификации, что видно в тестах с зеркалом. Они осознают, что отражение в зеркале — это они сами.

Таким образом, если определить "ЭГО" как базовое чувство самосознания или самоидентификации, то можно утверждать, что оно присутствует не только у людей, но и у некоторых других животных.

Однако "ЭГО" в более сложном контексте, связанном с глубоким самоанализом, моральными и этическими рассуждениями, то такое понятие, вероятно, уникально для человеческого опыта, хотя как по мне многие представители человечества явно имеют очень "слабое" "ЭГО" и явно где то на одном уровне с приматами, слонами и дельфинами.

Знакомство. Анти-ЭГО

Несовершенство IGM (Эго)

(Ниже я буду опираться на статью.)

Как вы видите все зависит от того, как мы определяем и интерпретируем понятия "Эго" и "разумная жизнь".

А есть ли ЭГО у машины ? В современном машинном обучении понятие ЭГО не ново. Что если я вам скажу что ИИ может точно так же обладать ЭГО и даже в некотором смысле "убивать" его, вообщем делать все то что делаем и мы, только конечно многократно эффективнее.

В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, где алгоритмы и модели обучаются взаимодействовать и сотрудничать, понимание динамики их взаимодействия становится ключевым. Статья "Value Decomposition Methods in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning" как по мне представляет собой попытку внедрить психологические концепции в этот технический мир, чтобы улучшить производительность и адаптивность этих моделей.

В современных исследованиях по многопользовательскому обучению с подкреплением (MARL) одним из ключевых ограничений является принцип Индивидуального Глобального Максимума (IGM). Он ограничивает способность агентов адаптироваться к сложным, динамичным средам, так как предполагает, что оптимальное совместное действие агентов сводится к совокупности их индивидуальных оптимальных действий. Однако статья "Dual self-Awareness Value dEcomposition (DAVE)" предлагает радикально новый подход, отказываясь от принципа IGM и вводя концепцию анти-эго.

Это означает, что агенты больше не руководствуются исключительно своими индивидуальными целями или оптимизацией своих функций стоимости. Вместо этого, они переходят к более глобальному, совместному подходу к решению задач, используя механизмы Анти-Эго и Альтер-Эго для более эффективного распределения "кредитов" или наград в сложных, многопользовательских средах.

Анти-Эго в MARL

Анти-эго в контексте MARL представляет собой механизм исследования, который позволяет агентам выходить за рамки ограничений, наложенных IGM. Это достигается путем использования двух нейронных сетей для каждого агента: Эго для выбора действий и Альтер-Эго для решения проблемы глобального распределения кредитов. Анти-Эго действует как корректирующий механизм, который предотвращает застревание алгоритма в локальных оптимумах, обеспечивая более глубокий и эффективный поиск оптимальных решений.

Что бы не грузить вас всей глубинной данной работы я проведу параллели в психологии.

Финал

В психологии ЭГО обычно относится к сознательной части личности, которая принимает решения и действует на основе текущего опыта. В контексте статьи что я изучил ЭГО представляет собой действующую часть агента, который принимает решения на основе текущего опыта и знаний. ЭГО — это часть личности, которая отвечает за реалистичные, рациональные решения. Оно стремится к самосохранению и эффективному взаимодействию с внешним миром. Однако эго может быть ограничено своими собственными предположениями и убеждениями, что аналогично ограничениям IGM в алгоритмах.

Анти-Эго можно рассматривать как внутренний механизм регуляции, что действует как механизм, который "вызывает на дуэль" эго, заставляя его выходить за рамки своих ограничений и искать новые, возможно, более эффективные пути решения проблем. Все это помогает агенту (или человеку) преодолевать трудности, предоставляя альтернативные стратегии. В психологии это может быть аналогично механизмам саморегуляции или саморефлексии, которые помогают нам преодолевать препятствия, пересматривать свои установки и действия, и достигать наших целей. И такие механизмы как по мне нужно использовать! Это похоже на Римскую комнату (Дворец памяти) или SEM3(Саморасширяющаяся генеральная мнемоническая матрица).

Таким образом, Анти-Эго в алгоритме и в психологии выполняет схожую функцию: он служит корректирующим механизмом, который помогает преодолеть ограничения и недостатки текущего подхода или состояния.

Подобно тому как каждая из представленных моделей ЭГО имеет свою структуру, эта структура может быть обернута и интерпретирована во что угодно. Все это процессы точно также протекают в биологии и внезависимосте от нас это все, силы вселенной и ее страсть к усложнению. ЭГО точно такая же бактерия, которая мутирует и размножается, и тут не уходя в мементику я пожалуй закончу.

Поговорим о мораль и нравственных нормах?
Эти два понятия не только отражают ценности и ожидания общества, но и эволюционируют в соответствии с социальными, культурными и технологическими изменениями.
Эволюция морали может быть наблюдена не только в историческом контексте, но и в сравнении различных сфер деятельности. И знаете меня тут надоумили на совершенно необычное видиние. Давайте рассмотрим изменения восприятия морали через главного героя романа "Мёртвые души" Николая Гоголя, Чичикова, с практиками современных деятелей в криптосфере.

Чтение романа "Мёртвые души" сталкивает нас с портретом общества XIX века, где мораль и нравственные ценности играли хоть какую то роль. Главный герой, Павел Иванович Чичиков, представляет собой образ человека, который стремится приобрести "мертвые души" — ненадежные и бесполезные активы, для получения личной выгоды и признания в обществе. Однако стратегия Чичикова включает в себя манипуляцию и обман, что вызывает презрение в обществе его времени.

Чичиков становится объектом осуждения. Его поступки считались недопустимыми с точки зрения морали, основанной на нормах честности и ответственности. В "Мёртвых душах" Гоголь раскрывает сложную суть человеческой природы и исследует, как личные интересы могут противостоять общественной морали. А что сегодня ? вроде манипуляцию и обман до сих пор не в моде или в моде ?Давайте посмотрим.

Перемещение в XXI век открывает перед нами новую сцену со смещением акцентов. Развитие технологий, особенно в сфере криптовалют и блокчейн-технологий, создало новые возможности для деятелей, оцениваемые обществом как инновации и новаторские подходы. Современные "хитрости", такие как создание множества аккаунтов или использование манипуляции для получения дополнительных бонусов и токенов, стали частью современной криптосферы. Стали ее нормой и обыденностью, которая в свою очередь теперь только восхваляется современной публикой.

Поступки, которые ранее могли бы вызвать осуждение, теперь рассматриваются как результаты смелых и нестандартных решений. Новые реалии и динамика общества позволяют менять перспективу на те поступки, которые в прошлом были бы признаны неприемлемыми. Каждый для себя может воспринимать, как он желает, а для меня это свидетельствует о том, что мораль да и вообще какие либо нормы или высокие нормы просто напросто ушли из общества.

Изменение восприятия морали — определяется не только социокультурным контекстом, но и сменой ценностей, целей и технологического развития. Технологический прогресс и глобализация привели к разрушению некоторых старых норм и созданию новых - наглости, хамства, жидства. Эти изменения связаны с общей динамикой развития общества, а также с медиа, влияющими на образы и стандарты.

Я понимаю, что хоть понятие морали не является статичным, и оно оказывается подвержено влиянию различных факторов. Именно поэтому деятели криптосферы, использовавшие "хитрости" для личной выгоды, теперь позиционируют себя как инноваторы и предприниматели, которые готовы искать нестандартные пути к успеху.

Возьму цитату у того кто надоумил меня на эти размышления:

Первый гайд по ретрохантингу был написан в 1842 году, и спустя почти 200 лет он всё ещё сохраняет свою актуальность. Почему? Да потому что психологические паттерны толпы всегда остаются неизменными.

А знаете вообще иронично. Несмотря на инновационный облик, все эти охотники ха выгодой однозначно подвергнутся моральной оценке. Рано или поздно. То, что сегодня кажется смелым и креативным, завтра может стать объектом осуждения(если вы так не думаете просто дождитесь полной цифровизации). Подобно Чичикову, крипточи как бы тому не хотелось столкнуться с дилеммой:
- А насколько далеко я могу зайти в своих действиях, чтобы достичь личной выгоды и не подвергатсья моральному осуждению?

Изменение восприятия морали — это нормальное явление? И что это явления отражает динамику общественной эволюции? Я вот сравнивая поведение Чичикова из романа Гоголя с практиками современных деятелей крипты, вижу, что оценка морали и нравственных поступков должна быть одинаковой! Как и в прошлом, так и в настоящем, важно находить баланс между инновациями и этическими стандартами, чтобы обеспечить устойчивое и справедливое развитие в криптосфере, но современные Чичиковы своей жадностью рушат децентрализацию на корню. Эх хорошо бы еще одни мертвые души написали только теперь про вас - Чичиков!

Предлагаю вести русский термин вместо всех этих ваших : "дроп хантерства", "абуза", "дропера", "мульти-аккера" и "Sybils" - Чичиков, Чичиковство, Чичиковничество.

В разгар наметившейся тенденции интеграции искусственного интеллекта (ИИ) с крипто-майнингом мы выделяем три основные проблемы, которые создают разрыв между этими двумя областями. Чтобы восполнить этот пробел, мы представляем протокол Proof-of-Training (PoT), подход, который сочетает в себе сильные стороны как искусственного интеллекта, так и технологии блокчейн. Протокол PoT использует практический механизм консенсуса византийской отказоустойчивости (PBFT) для синхронизации глобальных состояний. Чтобы оценить производительность дизайна протокола, мы представляем реализацию децентрализованной обучающей сети (DTN), которая использует протокол PoT. Наши результаты показывают, что протокол демонстрирует значительный потенциал с точки зрения пропускной способности задач, надежности системы и сетевой безопасности.

Знакомство

В мире, где искусственный интеллект (AI) и криптовалютный майнинг стали двумя столпами нашего кибернетического общества, проблемы интеграции этих двух сил становятся все более очевидными. Но, сегодня есть решение - протокол доказательства обучения (PoT), который объединяет AI и технологию блокчейна.

Этот протокол, подобно нейронной сети, проникающей в самые темные уголки киберпространства, использует практический механизм консенсуса византийской устойчивости к ошибкам (PBFT). Это словно защитный щит, обеспечивающий устойчивость системы и безопасность сети в этом хаотичном мире данных.

Так что, добро пожаловать в новую эру, где AI и криптовалютный майнинг не просто сосуществуют, но и работают вместе, создавая мир, который мы могли только представить в наших самых диких киберпанк-фантазиях, хотя с учетом уровня развития современного общества и его любви к извращению скорее это будут кошмары.

Вступление

В мире, где кибернетические системы и искусственный интеллект становятся все более важными, существует проблема динамического изменения рабочей нагрузки в децентрализованных системах AI. Время от времени система может столкнуться с периодами бездействия из-за отсутствия входящих заданий на обучение, во время которых большинство узлов становятся неактивными без постоянного потока вознаграждений. В такой системе главной целью является создание ценных моделей AI, а валидация транзакций служит второстепенной функцией.

Хорошо сконструированная рамка должна учитывать эти аспекты, динамически корректировать системную нагрузку в соответствии с поступающими заданиями на обучение, обеспечивать бесшовные системные обновления со временем и гарантировать удобство использования и безопасность активов пользователей. Такой протокол в настоящее время отсутствует в отрасли.

Доказательство обучения

Главной целью является создание надежного протокола консенсуса, называемого "доказательством обучения" (Proof of Training, PoT), который заложит основу для использования мощности криптовалютного майнинга для распределенного обучения искусственного интеллекта (AI). Разработка этого протокола имеет решающее значение для эффективного и безопасного использования вычислительных ресурсов в децентрализованной сети с целью продвижения обучения моделей AI. В этом разделе мы сосредоточимся на функциях и возможностях протокола, отвлекаясь от конкретных сетевых дизайнов.

Реализация протокола в архитектуре сети

Давайте подробно изучим протокол "доказательства обучения" (Proof of Training, PoT) в рамках архитектуры одноранговой сети через дизайн и реализацию децентрализованной сети обучения (Decentralized Training Network, DTN). DTN агрегирует модели, предложенные множеством независимых поставщиков услуг, и участники сети самостоятельно координируются, чтобы предоставить клиентам лучшие модели. Эта координация децентрализована и не требует доверенных сторон. Безопасное функционирование системы обеспечивается протоколом PoT, который проверяет, что операции правильно выполняются участниками сети.

Конструкция DTN

В децентрализованных сервисных сетях блокчейны выполняют две роли: они служат как реестры владения криптовалютой, так и основой для децентрализованных услуг. В этой системе регистрация участников и распределение наград происходят в блокчейне, в то время как фактическое выполнение обучения, валидации и других вычислений, связанных с моделями, происходит вне блокчейна из-за внутренних затрат и ограничений операций в блокчейне. Операции в блокчейне не только медленные и дорогие, но и ограничены, не могут использовать данные реального мира и различные функции, которые просто невозможно выполнить в блокчейне. Эти функции включают различные формы вычислений, быструю распределение данных между майнерами и клиентами, гибкие обновления инфраструктуры и другие функции.

Для эффективного использования потенциала этой децентрализованной сети для обучения AI реализована двухуровневая архитектура: компонент в блокчейне (SC), который записывает поток значений в сети, и компонент вне блокчейна (exec), состоящий из набора протоколов, работающих в DTN, где выполняются службы. Благодаря безопасной интеграции функциональности в блокчейне с огромным массивом услуг вне блокчейна, предлагаемых DTN, он может проявить устойчивость и обновляемость, которых часто не хватает в традиционных решениях уровня 1. В дизайне L1-L2 протоколы и инфраструктуры в основном работают вне блокчейна в децентрализованной сети, тогда как утилиты токенов, такие как передача и снятие, работают на уровне 2 любого основного блокчейна. Эта конфигурация позволяет системе постоянно обновляться с дополнительными функциями и утилитами, сохраняя активы сети и пользовательский опыт без изменений. Дополнительные подробности изображены на рис. 3.

Сеть

DTN - это децентрализованная сеть обучения, которая общедоступна и основана на стимулировании. Клиенты платят сети майнеров за создание и извлечение моделей. Майнеры соревнуются в обучении лучших моделей в обмен на платежи. Майнеры получают свои платежи только в том случае, если сеть проверила, что их услуга была правильно предоставлена.

Определение Схема DTN - это набор алгоритмов, выполняемых клиентами и участниками сети: (Put, Get, Manage)

• Put(order) → OID: Клиенты выполняют Put, чтобы отправить заказ на обучение под уникальным идентификатором OID (ID заказа). Заказ на обучение включает всю информацию, необходимую для выполнения задачи обучения поставщиками услуг.
• Get(OID) → model: Клиенты выполняют Get, чтобы извлечь обученные модели, которые хранятся с использованием OID, по завершении задачи.

Термины "майнеры", "поставщики услуг" и "валидаторы" в этом разделе можно использовать взаимозаменяемо.

Циклы

Цикл работы клиента

Взглянем на цикл работы клиента.

1. Put: Клиент заказывает услугу обучения модели. Клиенты могут обучать свои модели, оплачивая услуги поставщиков с помощью утилитных токенов DTN. Клиент инициирует Put, отправляя заказ в сеть. Затем поставщики услуг самостоятельно решают, хотят ли они конкурировать за этот заказ, что они могут сделать, отправив заявки вместе с сгенерированными моделями в сеть. У клиентов есть гибкость в определении времени обучения, изменяя переменную 'время' в их заказах. Более длительное время обучения может потенциально привести к более высокой точности получаемых моделей.
2. Get: Клиент извлекает модель из сети. Клиенты могут извлекать любую модель, хранящуюся в DTN, получая ссылки на модели из сети. Клиент инициирует Get, отправляя запрос API на одну из агрегаторских узлов. Этот узел затем извлекает ссылку из своей локальной базы данных. Когда находится лучшая модель, созданная майнерами, клиент получает уведомление (с ссылкой на модель) от сети. Обязанностью майнеров является обеспечение постоянной доступности своих ссылок на модели, чтобы избежать штрафов от сети.

Цикл работы поставщика услуг (майнера)

Взглянем на цикл работы поставщика услуг. Поставщики услуг получают вознаграждения, конкурируя за создание модели с наивысшим баллом в оценке валидации.

1. Регистрация: Поставщики услуг обязуются предоставить свои вычислительные ресурсы сети. Это делается путем внесения залога, через транзакцию в сети, используя Manage.RegisterResource. Этот залог замораживается на время, предназначенное для предоставления услуги, и возвращается по запросу поставщика услуг, если он решает прекратить участие в сети, используя Manage.UnRegisterResource. Как только поставщик услуг зарегистрирован, он может начать генерацию заявок на модели, которые будут добавлены в глобальный реестр.
2. Получение заказов: Поставщики услуг могут получать заказы на обучение из сети. Как только они зарегистрированы, поставщики услуг указывают, сколько заказов они хотели бы получить, используя функцию Manage.FetchOrders. При выполнении этой функции соответствующее количество заказов на обучение извлекается из глобального реестра, сортируется по средней награде за единицу времени обучения и отправляется поставщику услуг. Эти заказы содержат подробности о задачах обучения модели, включая необходимые данные, используемую модель и требуемое время обучения. Получив заказы, поставщики услуг могут свободно решать, какие заказы они хотят обработать, исходя из своих доступных вычислительных ресурсов и других предпочтений.
3. Конкуренция за награды: Поставщики услуг конкурируют за заказ клиента, выполняя обучение с предоставленными данными для обучения. Они стремятся сгенерировать модель с более высокой точностью обучения. Как только генерируется новая, более точная модель, она транслируется в сеть. Эта новая модель заменяет любые предыдущие модели с более низкой производительностью для этого конкретного заказа. Этот процесс продолжается до истечения указанного времени обучения. Затем начинается процесс валидации для этого заказа.
4. Отправка моделей: Поставщики услуг отвечают за обеспечение доступности ссылок на сгенерированные экземпляры моделей на протяжении всего цикла добычи. Это делается через функцию Get.SendModel. Если поставщик услуг не сможет поддерживать доступность этих ссылок на модели, сеть может аннулировать модель, что приведет к тому, что поставщик услуг не получит награды.

Цикл работы проверяющего (валидатора)

Взглянем на цикл работы валидатора. Валидаторы получают награды, обнаруживая неправильные валидации в фазе валидации заказа.

1. Регистрация: Валидаторы обязуются предоставить свои вычислительные ресурсы сети. Это делается путем внесения залога, через транзакцию в сети, используя Manage.RegisterVerifier. Этот залог замораживается на время, предназначенное для предоставления услуги, и возвращается по запросу валидатора, если валидатор решает прекратить участие в сети, используя Manage.UnRegisterVerifier. Как только валидатор зарегистрирован, он может начать вызывать вопросы о валидации в фазе валидации заказа.
2. Получение валидаций: Валидаторы могут получать валидации для конкретного заказа из сети. Как только они зарегистрированы, валидаторы указывают, для какого заказа они хотели бы получить валидации, предоставляя OID заказа с использованием функции Manage.FetchValidations. При выполнении этой функции соответствующие валидации для этого заказа извлекаются из глобального реестра и отправляются валидатору. Получив валидации, валидаторы могут определить, следует ли вызвать вопросы о каких-либо из этих валидаций, выполнив функцию POT.verify на них.
3. Вызов валидаций: Валидаторы вызывают вопросы о валидациях в фазе валидации заказа, выполняя функцию Manage.Challenge. Если валидация оказывается неверной, валидатор получает награду, связанную с успешным вызовом.

Цикл работы сети

Взглянем на цикл работы сети.

1. Обновление: Глобальный реестр будет повторно обновлять заказы в пуле транзакций и соответствующие структуры данных. Например, он будет проверять, перешел ли заказ из фазы обучения в фазу валидации. Если это так, глобальный реестр обновляет переменную состояния и начинает принимать валидации и вызовы, в то время как майнеры начинают отправлять модели. Это обновление использует Unix-метку времени в качестве ссылки и обновляет системные переменные в соответствии с протоколом PoT.
2. Обновление: Глобальный реестр периодически фиксирует состояния системы в умных контрактах на главной цепочке, обновляя глобальный реестр соответственно. Когда заказы проходят обе фазы - валидации и вызова, они отмечаются как завершенные, и их состояние обновляется в глобальном реестре.

Важно отметить, что на схеме 1 ниже представлена последовательная диаграмма, описывающая логику протокола и поток данных в различных фазах цикла задачи. Она содержит фазу обучения [t0, t0 + ∆Ttrain], фазу валидации [t0 + ∆Ttrain, t3 + ∆Tvalidate], фазу вызова [t3 + ∆Tvalidate, t3 + ∆Tvalidate + ∆TChallenge] и фазу финализации. Временные моменты определены в уравнениях 1, 2 и 3.

В заключение, авторы статьи предлагают провести дальнейшие исследования, включая тестирование протокола PoT с использованием реальных токенов и реализацию полной версии DTN, что позволит провести детальный анализ производительности системы на реальных задачах, способствуя дальнейшему развитию и пониманию протокола PoT.

Исходный код, использованный в этом исследовании для реализации протокола доказательства обучения (PoT) и децентрализованной сети обучения (DTN), доступен для просмотра, использования и модификации по условиям лицензии MIT. Вы можете получить доступ к репозиторию по адресу: https://github.com/P-HOW/proof-of-training.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели протокол доказательства обучения (Proof of Training, PoT), который представляет собой новый подход к использованию вычислительных ресурсов в сети для обучения искусственного интеллекта. Этот протокол позволяет обеспечить эффективное и безопасное использование вычислительных ресурсов в децентрализованной сети с целью продвижения обучения моделей AI.

Важным аспектом протокола PoT является его способность динамически адаптироваться к изменениям в потребностях рынка и спросе. В системе децентрализованного AI обучения рабочая нагрузка динамически меняется в ответ на изменения предложения и спроса на рынке. В такой системе основной целью является создание ценных моделей AI, а валидация транзакций является второстепенной функцией. Хорошо построенная система должна учитывать эти аспекты, динамически корректируя рабочую нагрузку системы в соответствии с потоком заданий на обучение, обеспечивая бесшовное обновление системы со временем и гарантируя простоту использования и безопасность активов пользователей.

Перевод статьи для вас подготовили команда Anti-Ghost's

Введение

Децентрализованные финансы (DeFi) перевернули мир финансов, предоставив пользователям полный контроль над своими активами. Однако, как и в любой революционной технологии, есть свои проблемы. Одной из таких проблем являются ликвидации, которые могут привести к спирали ликвидаций и системным сбоям. В этой статье мы рассмотрим новый протокол Miqado, который предлагает решение этой проблемы.

Ситуация с CRV требует нашего внимания в данной проблеме!

Сам протокол Miqado еще не существует. Была лишь найдена документация о нем от 28 марта 2023 года.

Что такое Ликвидации в DeFi?

Ликвидация в DeFi происходит, когда заемщик не может обеспечить достаточный залог для своего долга.
Это может привести к продаже залога, что, в свою очередь, может вызвать падение цен и дальнейшие ликвидации.
Эта цепная реакция может привести к системным сбоям во всей сети.

Miqado: Новый Подход

Miqado предлагает новый подход к управлению рисками ликвидации в DeFi. В основе этого подхода лежит концепция обратимых колл-опционов.

Обратимые Колл-Опционы

Обратимые колл-опционы позволяют продавцу колл-опциона завершить его до срока исполнения. Это новый финансовый примитив, который может быть применен к займам в DeFi.

Протокол Miqado

Протокол Miqado использует обратимые колл-опционы для стимулирования внешних сущностей, называемых сторонниками, дополнить заемную позицию и предоставить заемщику дополнительное время для спасения долга. Это может сократить количество ликвидированного залога на 89,82% в худшем случае.

Математические Детали

Коллатерализированная Модель Долга

Каждая заемная позиция

P=Dt​,Ct​ параметризуется долгом Dt​, который заемщик задолжал, и залогом Ct​, который заемщик владеет на момент времени t. Фактор здоровья определяется как

HFt​(P)=Ct​⋅pt​⋅θ​/Dt​, где θ - это скидка на залог.

Фиксированная Ликвидация с Разбросом

В случае, если фактор здоровья меньше 1, позиция считается "нездоровой", и ее можно ликвидировать.

Итог

Miqado представляет собой перспективный протокол, который может решить одну из наиболее сложных проблем в DeFi. Его математические и технические основы делают его надежным и эффективным решением для управления рисками ликвидации.

Эта работа частично поддержана Люцернским университетом прикладных наук и искусств, Федеральным министерством образования и исследований Германии (в программе «Souverän. Цифровой. Вернецт.». Совместный проект 6G-life, идентификационный номер проекта: 16KISK002) и программа центров передового опыта Algorand, управляемая Algorand Foundation.

Ссылка на оригинальную статью