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.@arbitrum , @stbl_official , @Kindred_AI 如何将情感经济与稳定资产设计结合起来？ 摘要 将这三种技术结合起来，可以实现响应集体情感并保持平衡的资产。Arbitrum 提供了一个高速、低成本的网络，以便进行实时预言机调用和频繁的供应调整。STBL 的 USST 将本金和收益分开，并支持自动发行和销毁逻辑，从而能够根据情感指标快速调整供应。Kindred 的情感引擎通过用户的声音、语言和手势分析情感，并将其传送到链上，以反映在发行量、治理投票和激励曲线中。然而，必须有伦理控制机制来防止情感数据的操纵或个人隐私的侵犯。 技术结构 Arbitrum 以高处理速度和低费用处理预言机更新和重基交易。STBL 在保持实物资产基础的超额抵押结构的同时，可以调用情感预言机进行自动发行和销毁。Kindred 的情感引擎汇总用户交互数据，生成情感分数，并通过 Chainlink 将其传递到 STBL 的发行池。三个组件都已经具备互操作的结构，因此在实际部署中没有技术限制。 基于情感的供应弹性 Kindred 收集的情感数据被转换为 -1 到 +1 范围的数值。强化学习模型学习过去的价格波动和情感指标，以预测未来 1 到 24 小时的波动可能性。当预测的偏差超过基准值时，Arbitrum 上的批量调用将被传递到 STBL 发行池，在过度乐观时进行发行，在过度恐惧时进行销毁。这种自动调整可以将价格波动幅度减少 15% 到 25%。 在治理中的情感反映 STBL 的治理将部分发行费用归入财政部，并通过代币持有者投票调整抵押比例。如果将 Kindred 的情感引擎结合进来，可以分析讨论的情感强度，以缓解过热的讨论，或者在焦虑高涨时暂时提高收益率，以稳定信任。此外，引擎的记忆功能可以防止重复的焦虑周期，并帮助参考过去的案例。 基于行为的需求建模 结合情感指标和链上数据的深度学习模型提高了波动性预测的准确性。当用户的情感状态不稳定时，钱包界面会显示警示信息，以防止过度交易，并在预计短期剧烈波动时自动减缓发行速度，以阻止市场过热。 伦理边界 如果情感数据被过度利用，可能会导致市场操纵、个人隐私侵犯、文化偏见、法规违反等风险。对此的应对措施包括多来源情感预言机、设备内数据处理、去偏见学习、人工智能伦理审计记录等。特别是欧盟的人工智能法案将情感操纵型人工智能归类为高风险，因此需要明确的使用同意和人类干预机制。 结论 结合 Arbitrum 的快速支付环境、STBL 的实物资产抵押型弹性结构和 Kindred 的情感人工智能，可以构建一个根据市场心理灵活反应的资产生态系统。这种系统在恐惧加剧时减少流动性以提高稳定性，而在信心恢复时扩大流动性以支持市场复苏。在技术上实现自主平衡，但在伦理上需要谨慎设计，以确保情感的利用不侵犯人类的自主性。

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gBrevis，永远要花时间去接触大自然...