EconAgentic: Mfumo wa LLM kwa Soko la Miundombinu ya Kimwili Isiyo Rasmi

Yaliyomo

• 1 Utangulizi
• 2 Mfumo wa EconAgentic
  • 2.1 Muonekano wa Usanifu
  • 2.2 Usanifu wa Mfumo wa Wakala Mbalimbali
• 3 Utekelezaji wa Kiufundi
  • 3.1 Miundo ya Kihisabati
  • 3.2 Utekelezaji wa Msimbo
• 4 Matokeo ya Majaribio
  • 4.1 Usanidi wa Uigizaji
  • 4.2 Vipimo vya Utendaji
• 5 Uchambuzi na Ufahamu
• 6 Matumizi ya Baadaye
• 7 Marejeo

1 Utangulizi

Miundombinu ya Kimwili Isiyo Rasmi (DePIN) inawakilisha mbinu ya mageuzi ya kusimamia mali halisi kupitia teknolojia ya blockchain. Kufikia 2024, miradi ya DePIN imezidi thamani ya soko ya dola bilioni 10, ikionyesha kupitishwa kwa kasi. Hata hivyo, uendeshaji huru wa wakala wa AI katika soko hizi zisizo rasmi huleta hatari ya kutofanikiwa kikamilifu na kutokubaliana na maadili ya kibinadamu. Karatasi hii inatangaza EconAgentic, mfumo unaotumika na LLM ulioundwa kuiga, kutathmini, na kuboresha soko la DePIN.

2 Mfumo wa EconAgentic

Mfumo wa EconAgentic unatumia Mfano Mkubwa wa Lugha kuigiza mienendo ya soko la DePIN na mwingiliano wa wahusika.

2.1 Muonekano wa Usanifu

Mfumo huu una moduli tatu kuu: injini ya uigizaji wa soko, uundaji wa tabia ya wakala, na kichambua athari za kiuchumi. Usanifu huu unajumuishwa na mitandao iliyopo ya blockchain kama Ethereum na Solana kupitia violezo vya kandarasi mahiri.

2.2 Usanifu wa Mfumo wa Wakala Mbalimbali

Wakala huwakilisha wahusika tofauti: watoa huduma za miundombinu, wamiliki wa tokeni, na washiriki wa utawala. Kila aina ya wakala ina malengo tofauti na mchakato wa kufanya maamuzi unaoigizwa kupitia mantiki ya LLM.

3 Utekelezaji wa Kiufundi

3.1 Miundo ya Kihisabati

Mfumo huu unatumia ujifunzaji wa kuimarisha kuboresha maamuzi ya wakala. Kazi ya malipo kwa watoa huduma za miundombinu inafafanuliwa kama: $R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$ ambapo $R_t$ ni malipo yote, $\gamma$ ni kipengele cha punguzo, $r_{t+i}$ ni malipo ya papo hapo, na $T_t$ inawakilisha motisha ya tokeni.

Usawa wa soko unaigizwa kwa kutumia: $Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ na $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$ ambapo $Q_d$ ni kiasi kinachohitajika, $Q_s$ ni kiasi kinachotolewa, $P$ ni bei, $A$ inawakilisha shughuli za wakala wa AI, na $C$ inaashiria gharama za miundombinu.

3.2 Utekelezaji wa Msimbo

class DePINAgent:
    def __init__(self, agent_type, resources, strategy):
        self.agent_type = agent_type
        self.resources = resources
        self.strategy = strategy
        
    def make_decision(self, market_state):
        # LLM-based decision making
        prompt = f"""As a {self.agent_type} in DePIN market with {self.resources} resources,
        current market conditions: {market_state}. 
        Optimal action:"""
        
        response = llm.generate(prompt)
        return self.parse_decision(response)
        
    def update_strategy(self, reward):
        # Reinforcement learning update
        self.strategy = self.learn_from_experience(reward)

4 Matokeo ya Majaribio

4.1 Usanidi wa Uigizaji

Tuliigiza soko la DePIN lenye wakala 1000 kwa zaidi ya miezi 6 ya muda wa kuwazi. Mazingira yalijumuisha bei tofauti za tokeni, mahitaji ya miundombinu, na mienendo ya ukuaji wa mtandao.

4.2 Vipimo vya Utendaji

Matokeo muhimu yalionyesha soko zinazoendeshwa na AI zilifanikiwa kwa ufanisi wa 30% zaidi katika ugawaji wa rasilimali ikilinganishwa na mbinu za kibinadamu za kukisia. Mabadiliko ya bei ya tokeni yalipungua kwa 45% katika hali zilizoboreshwa na AI, huku matumizi ya miundombinu yakiboreshwa kwa 28%.

5 Uchambuzi na Ufahamu

Mfumo wa EconAgentic unawakilisha maendeleo makubwa katika uigizaji wa soko zisizo rasmi, ukijaza pengo kati ya nadharia ya uchumi wa tokeni na utekelezaji wa vitendo. Tofauti na miundo ya kawaida ya kiuchumi inayotegemea dhana rahisi za watu wenye akili, mbinu hii inashika tabia changamano na zinazoibuka katika mfumo wa DePIN kupitia wakala wenye nguvu ya LLM wenye uwezo wa kufanya maamuzi makini. Ujumuishaji wa ujifunzaji wa kuimarisha na uundaji wa kiuchumi unafuata mbinu sawa na zile zinazoonekana katika mifumo ya hali ya juu ya AI kama zile zilizoelezewa katika karatasi ya CycleGAN (Zhu et al., 2017), ambapo mafunzo ya kupingana huboresha utendaji wa mfumo kupitia ubora wa ushindani.

Matokeo yetu yanafanana na utafiti kutoka kwa taasisi kama Kituo cha Utafiti cha Blockchain cha Stanford, kinachosisitiza umuhimu wa uigizaji katika kuelewa mifumo changamani isiyo rasmi. Uboreshaji wa ufanisi wa 30% ulioonekana katika soko zinazoendeshwa na AI unaonyesha uwezo wa wakala wa LLM kuboresha ugawaji wa rasilimali zaidi ya uwezo wa kibinadamu, hasa katika nafasi za maamuzi zenye mwelekeo mwingi. Hata hivyo, hii pia inazua maswali muhimu kuhusu usawa wa thamani, kama ilivyoonyeshwa katika utafiti kutoka Taasisi ya Mustakabali ya Ubinadamu huko Oxford, ambayo inaonya kuhusu hatari za mifumo huru inayoendeshwa bila vikwazo vya kimaadili.

Mfumo wa hisabati unajengwa juu ya nadharia thabiti ya kiuchumi huku ukijumuisha vipengele vipya maalum kwa uchumi unaotegemea tokeni. Uundaji wa kazi ya malipo unaonyesha mfanano na mbinu katika utafiti wa ujifunzaji wa kina wa kuimarisha kutoka DeepMind, hasa katika jinsi thamani ya muda mrefu inavyolinganishwa na malipo ya papo hapo. Milinganyo ya usawa wa soko inapanua miundo ya kawaida ya usambazaji na mahitaji kwa kujumuisha shughuli za wakala wa AI kama tofauti wazi, ikikubali ushawishi unaokua wa washiriki wa kiotomatiki katika soko la kidijitali.

Kwa kuangalia mbele, kanuni zilizoonyeshwa katika EconAgentic zinaweza kuathiri matumizi makubwa zaidi katika fedha zisizo rasmi na utengenezaji wa soko wa kiotomatiki. Mafanikio ya mbinu hii yanaonyesha kuwa uigizaji unaotumika na LLM unaweza kuwa zana ya kawaida ya kubuni na kupima mifumo ya kiuchumi katika mfumo wa Web3, sawa na jinsi mienendo ya kompyuta ya maji ilivyobadilisha usanifu wa uhandisi. Hata hivyo, umakini mkubwa lazima utolewe kwa mifumo ya utawala ili kuhakikisha mifumo hii inabaki sawa na maadili ya kibinadamu inapokua.

6 Matumizi ya Baadaye

Mfumo wa EconAgentic una uwezo wa matumizi zaidi ya soko la DePIN, ikiwa ni pamoja na ubunifu wa itifaki ya fedha zisizo rasmi (DeFi), uboreshaji wa uchumi wa tokeni, na upimaji wa kufuata kanuni. Kazi ya baadaye italenga ushirikiano wa mitandao tofauti, ufuatiliaji wa soko wa wakati halisi, na ujumuishaji na vifaa vya IoT kwa usimamizi wa miundombinu halisi. Mfumo huu pia unaweza kubadilishwa ili kuigiza sarafu za kibenki za kidijitali na athari zake kwa mifumo ya kawaida ya kifedha.

7 Marejeo

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.