EconAgentic: چارچوب LLM برای بازارهای زیرساخت فیزیکی غیرمتمرکز

فهرست مطالب

• 1 مقدمه
• 2 چارچوب EconAgentic
  • 2.1 مرور کلی معماری
  • 2.2 طراحی سیستم چندعاملی
• 3 پیاده‌سازی فنی
  • 3.1 مدل‌های ریاضی
  • 3.2 پیاده‌سازی کد
• 4 نتایج آزمایشی
  • 4.1 تنظیمات شبیه‌سازی
  • 4.2 معیارهای عملکرد
• 5 تحلیل و بینش‌ها
• 6 کاربردهای آینده
• 7 References

1 مقدمه

Decentralized Physical Infrastructure (DePIN) رویکردی تحول‌آفرین در مدیریت دارایی‌های فیزیکی از طریق فناوری بلاکچین ارائه می‌دهد. تا سال 2024، پروژه‌های DePIN از مرز 10 میلیارد دلار سرمایه‌گذاری بازار فراتر رفته‌اند که نشان از پذیرش سریع دارد. با این حال، عملکرد مستقل عامل‌های هوش مصنوعی در این بازارهای غیرمتمرکز، ریسک‌های ناکارآمدی و عدم همسویی با ارزش‌های انسانی را به همراه دارد. این مقاله EconAgentic را معرفی می‌کند، یک چارچوب مبتنی بر LLM که برای مدل‌سازی، ارزیابی و بهینه‌سازی بازارهای DePIN طراحی شده است.

2 چارچوب EconAgentic

چارچوب EconAgentic از مدل‌های زبانی بزرگ برای شبیه‌سازی پویایی‌های بازار DePIN و تعاملات ذینفعان بهره می‌برد.

2.1 مرور کلی معماری

این سیستم شامل سه ماژول اصلی است: موتور شبیه‌سازی بازار، مدل‌سازی رفتار عامل و تحلیل‌گر تأثیر اقتصادی. معماری از طریق رابط‌های قرارداد هوشمند با شبکه‌های بلاکچین موجود مانند Ethereum و Solana یکپارچه می‌شود.

2.2 طراحی سیستم چندعاملی

عامل‌ها نماینده ذینفعان مختلف هستند: ارائه‌دهندگان زیرساخت، دارندگان توکن و شرکت‌کنندگان در حاکمیت. هر نوع عامل اهداف و فرآیندهای تصمیم‌گیری متمایزی دارد که از طریق استدلال LLM مدل‌سازی شده‌اند.

3 پیاده‌سازی فنی

3.1 مدل‌های ریاضی

چارچوب از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تصمیمات عامل استفاده می‌کند. تابع پاداش برای ارائه‌دهندگان زیرساخت به این صورت تعریف شده است: $R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$ که در آن $R_t$ پاداش کل است، $\gamma$ عامل تخفیف است، $r_{t+i}$ پاداش فوری است و $T_t$ نشان‌دهنده مشوق‌های توکن می‌باشد.

تعادل بازار با استفاده از مدل زیر مدل‌سازی می‌شود: $Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ و $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$ که در آن $Q_d$ مقدار تقاضا شده، $Q_s$ مقدار عرضه شده، $P$ قیمت، $A$ نشان‌دهنده فعالیت عامل هوش مصنوعی و $C$ نشان‌دهنده هزینه‌های زیرساخت است.

3.2 پیاده‌سازی کد

class DePINAgent:

4 نتایج آزمایشی

4.1 تنظیمات شبیه‌سازی

ما یک بازار DePIN را با ۱۰۰۰ عامل در طول ۶ ماه زمان مجازی شبیه‌سازی کردیم. محیط شامل قیمت‌های متغیر توکن، تقاضاهای زیرساخت و الگوهای رشد شبکه بود.

4.2 معیارهای عملکرد

نتایج کلیدی نشان داد که بازارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهره‌وری ۳۰٪ بالاتری در تخصیص منابع در مقایسه با روش‌های اکتشافی انسانی کسب کردند. نوسان قیمت توکن در سناریوهای بهینه‌شده با هوش مصنوعی ۴۵٪ کاهش یافت، در حالی که بهره‌برداری از زیرساخت ۲۸٪ بهبود پیدا کرد.

5 تحلیل و بینش‌ها

چارچوب EconAgentic نشان‌دهنده پیشرفت قابل‌توجهی در شبیه‌سازی بازار غیرمتمرکز است که شکاف بین تئوری توکنومیک و پیاده‌سازی عملی را پر می‌کند. برخلاف مدل‌های اقتصادی سنتی که بر فرضیات ساده‌شده بازیگران عقلانی تکیه دارند، این رویکرد رفتارهای پیچیده و ظهور یافته در اکوسیستم‌های DePIN را از طریق عامل‌های مجهز به LLM قادر به تصمیم‌گیری ظریف ثبت می‌کند. یکپارچه‌سازی یادگیری تقویتی با مدل‌سازی اقتصادی از رویکردهای مشابه دیده شده در سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته مانند آنچه در مقاله CycleGAN (Zhu et al., 2017) توصیف شده است پیروی می‌کند، جایی که آموزش تقابلی عملکرد سیستم را از طریق بهینه‌سازی رقابتی بهبود می‌بخشد.

یافته‌های ما با تحقیقات مؤسساتی مانند مرکز تحقیقات بلاکچین استنفورد همسو است که بر اهمیت شبیه‌سازی در درک سیستم‌های غیرمتمرکز پیچیده تأکید می‌کنند. بهبود 30 درصدی کارایی مشاهده‌شده در بازارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، پتانسیل عامل‌های LLM را برای بهینه‌سازی تخصیص منابع فراتر از قابلیت‌های انسانی، به‌ویژه در فضاهای تصمیم‌گیری چندبعدی نشان می‌دهد. با این حال، این موضوع سؤالات مهمی درباره همسویی ارزشی نیز ایجاد می‌کند، همان‌طور که در تحقیقات مؤسسه آینده بشریت آکسفورد اشاره شده است که درباره خطرات سیستم‌های خودمختار بدون محدودیت‌های اخلاقی مناسب هشدار می‌دهد.

چارچوب ریاضی بر پایه تئوری اقتصادی estable شده بنا گردیده و در عین حال عناصر نوآورانه خاص اقتصادهای مبتنی بر توکن را ادغام می‌کند. فرمول‌بندی تابع پاداش شباهت‌هایی با رویکردهای تحقیقات یادگیری تقویتی عمیق DeepMind نشان می‌دهد، به‌ویژه در نحوه تعادل ارزش بلندمدت در مقابل پاداش‌های فوری. معادلات تعادل بازار با گنجاندن فعالیت عامل هوش مصنوعی به عنوان یک متغیر صریح، مدل‌های سنتی عرضه-تقاضا را گسترش می‌دهند و تأثیر فزاینده مشارکت‌کنندگان خودکار در بازارهای دیجیتال را به رسمیت می‌شناسند.

با نگاهی به آینده، اصول نشان داده شده در EconAgentic می‌تواند بر کاربردهای گسترده‌تر در امور مالی غیرمتمرکز و بازارسازی خودکار تأثیر بگذارد. موفقیت این رویکرد نشان می‌دهد که شبیه‌سازی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ می‌تواند به یک ابزار استاندارد برای طراحی و آزمایش مکانیسم‌های اقتصادی در اکوسیستم‌های Web3 تبدیل شود، مشابه نحوه‌ای که دینامیک سیالات محاسباتی تحولی در طراحی مهندسی ایجاد کرد. با این حال، باید توجه دقیقی به مکانیسم‌های حاکمیتی شود تا اطمینان حاصل شود که این سیستم‌ها در حین مقیاس‌پذیری با ارزش‌های انسانی همسو باقی می‌مانند.

6 کاربردهای آینده

چارچوب EconAgentic دارای کاربردهای بالقوه فراتر از بازارهای DePIN است، از جمله طراحی پروتکل امور مالی غیرمتمرکز، بهینه‌سازی اقتصاد توکن و آزمایش انطباق مقررات. کارهای آینده بر قابلیت همکاری بین زنجیره‌ای، نظارت بر بازارهای بلادرنگ و یکپارچه‌سازی با دستگاه‌های اینترنت اشیا برای مدیریت زیرساخت‌های فیزیکی متمرکز خواهد بود. این چارچوب همچنین می‌تواند برای شبیه‌سازی ارزهای دیجیتال بانک مرکزی و تأثیر آنها بر سیستم‌های مالی سنتی تطبیق داده شود.

7 References

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. Bonneau, J., Miller, A., Clark, J., Narayanan, A., Kroll, J. A., & Felten, E. W. (2015). SoK: Research Perspectives and Challenges for Bitcoin and Cryptocurrencies. IEEE Symposium on Security and Privacy.
5. Catalini, C., & Gans, J. S. (2016). Some Simple Economics of the Blockchain. NBER Working Paper.