سعر Astar Network

.@arbitrum ، @stbl_official ، @ Kindred_الذكاء الاصطناعي كيف يمكننا الجمع بين الاقتصاد العاطفي وتصميم الأصول المستقرة؟ تلخيص يسمح الجمع بين هذه المهارات الثلاث بالأصول التي تستجيب للمشاعر الجماعية وتحافظ على التوازن. يوفر Arbitrum شبكة عالية السرعة ومنخفضة التكلفة لمكالمات أوراكل في الوقت الفعلي وتعديلات الإمداد المتكررة. يفصل USST الخاص ب STBL بين رأس المال والإيرادات ويدعم الإصدار التلقائي ومنطق الحرق ، مما يسمح بتعديل سريع للعرض بناء على مؤشرات المعنويات. يحلل محرك المشاعر في Kindred المشاعر من خلال أصوات المستخدمين ولغتهم وإيماءاتهم ، ويمكنه نقلها على السلسلة للتفكير في الإصدار ، والتصويت على الحوكمة ، ومنحنيات الحوافز. ومع ذلك ، فإن آليات التحكم الأخلاقية لمنع التلاعب ببيانات المشاعر أو انتهاك المعلومات الشخصية ضرورية. الهيكل الفني يتعامل Arbitrum مع تحديثات Oracle ويعيد تأسيس المعاملات بسرعة معالجة عالية ورسوم منخفضة. يمكن ل STBL الإصدار والحرق تلقائيا عن طريق استدعاء أوراكل التقييم مع الحفاظ على هيكل الضمانات الزائدة القائم على الأصول في العالم الحقيقي. يقوم محرك المشاعر في Kindred بتجميع بيانات تفاعل المستخدم ، وإنشاء درجات المشاعر ، وتمريرها إلى مجموعة نشر STBL عبر chainlink. تحتوي المكونات الثلاثة بالفعل على هياكل قابلة للتشغيل البيني ، لذلك لا توجد قيود فنية في النشر الفعلي. مرونة العرض القائمة على العاطفة يتم تحويل بيانات المشاعر التي تم جمعها بواسطة Kindred إلى رقم يتراوح من -1 إلى +1. يتعلم نموذج التعلم المعزز تقلبات الأسعار السابقة ومؤشرات المعنويات للتنبؤ بإمكانية حدوث تقلبات في 1 ~ 24 ساعة القادمة. إذا تجاوز الانحراف المتوقع الحد ، يتم تمرير مكالمة دفعية على Arbitrum إلى مجمع إصدار STBL ، والذي ينفذ النعناع في حالة التفاؤل المفرط والحرق في حالة الخوف المفرط. هذا التعديل التلقائي له تأثير في تقليل نطاق تقلبات الأسعار بنسبة 15 ~ 25٪. عكس المشاعر في الحوكمة تنسب حوكمة STBL جزءا من رسوم الإصدار إلى الخزانة وتعدل نسبة الضمانات من خلال أصوات حاملي الرموز المميزة. من خلال دمج محرك المشاعر في Kindred في هذا ، من الممكن تحليل الكثافة العاطفية للمناقشات للتخفيف من المناقشات المحمومة أو تشغيل سياسات آلية تزيد من العوائد مؤقتا عندما يكون القلق مرتفعا لتحقيق الاستقرار في الثقة. تساعد وظيفة ذاكرة المحرك أيضا على منع دورات القلق المتكررة والإشارة إلى الحالات السابقة. نمذجة الطلب المستندة إلى السلوك تعمل نماذج التعلم العميق التي تجمع بين مقاييس المشاعر والبيانات على السلسلة على تحسين دقة التنبؤ بالتقلبات. عندما تكون الحالة العاطفية للمستخدم غير مستقرة ، ستعرض واجهة المحفظة رسالة تحذير لمنع التداول المفرط ، وتبطئ سرعة الإصدار تلقائيا عندما يتوقع أن تمنع التقلبات قصيرة المدى ارتفاع درجة حرارة السوق. الحدود الأخلاقية يشكل الاستخدام المفرط لبيانات المشاعر مخاطر مثل التلاعب بالسوق وانتهاكات الخصوصية والتحيز الثقافي والانتهاكات التنظيمية. تشمل الإجراءات المضادة أوراكل المشاعر متعددة المصادر ، ومعالجة البيانات على الجهاز ، وتعلم إزالة التحيز ، وسجلات تدقيق أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. على وجه الخصوص ، يصنف مشروع قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي الذكاء الاصطناعي الذي يتم التلاعب به عاطفيا على أنه شديد الخطورة ، ويتطلب موافقة واضحة على استخدام أجهزة التدخل البشري. استنتاج من خلال الجمع بين بيئة التسوية السريعة ل Arbitrum ، والهيكل المرن المدعوم بالأصول الحقيقية ل STBL ، والذكاء الاصطناعي العاطفي ل Kindred ، من الممكن بناء نظام بيئي للأصول يستجيب بمرونة لمعنويات السوق. وتدعم هذه الأنظمة تعافي السوق عن طريق تقليل السيولة لزيادة الاستقرار عندما يزداد الخوف، وتوسيع السيولة عند استعادة الثقة. من الناحية الفنية ، يحقق توازنا مستقلا ، ولكن من الناحية الأخلاقية ، مطلوب تصميم دقيق لضمان أن استخدام العواطف لا ينتهك استقلالية الإنسان.

gn

gBrevis ، خذ دائما وقتا للمس العشب ...