Джерело: Cointelegraph
Оригінал: «DeFi може допомогти нам вибрати найкращі рішення для роботизованих послуг»
Думка від: дослідника OpenMind Пейдж Сюй
Оскільки глобальні команди прискорюють розгортання гуманоїдних роботів у медицині, виробництві та обороні, вибір найкращого робота для конкретного завдання став центральною проблемою в робототехніці. Незалежно від того, чи це дрон, який доставляє медичні матеріали, робот, який обстежує небезпечні місця, чи агент штучного інтелекту, який реагує на кіберзагрози, призначення завдань співпраці людини та робота безпосередньо визначає успіх чи провал місії – неправильний вибір є не лише марною тратою ресурсів, але й може призвести до катастрофічних наслідків у середовищах високого ризику.
Щоб створити ефективні команди з людини та машини, необхідно точно зрозуміти атрибути завдання, характеристики середовища та моделі співпраці. Децентралізовані фінанси (DeFi) пропонують інноваційні рішення для цього: їхні основні принципи (децентралізація, прозорість, автоматизація) закладають основу для створення більш розумних систем співпраці людини та машини. Завдяки інструментам, таким як механізм аукціонів, системи цінових пропозицій та репутаційні системи, ми можемо створити більш справедливу структуру розподілу завдань, одночасно полегшуючи дефіцит робочої сили в ключових галузях та забезпечуючи безшовну співпрацю.
Конкуренція стимулює ефективність
Завдання розподілу в роботизованій системі має природну складність, оскільки воно стосується багатьох агентів з різними можливостями, витратами та вимогами до ресурсів. Традиційна централізована модель розподілу важко масштабувати між підприємствами та країнами, і вона має ризик одноточкових відмов.
Механізм аукціону пропонує рішення, керовані ринком. У цій моделі завдання стає "ресурсом", за який агенти змагаються, і розподіл здійснюється на основі таких кількісних показників, як вартість, терміни виконання та якість. Найбільш поширеними є зворотні аукціони (постачальники послуг пропонують найнижчу ціну) та аукціони максимальної видобутої вартості (MEV). Аукціони MEV дозволяють "пошуковикам" платити частину прибутку валідаційним вузлам, змагаючись за пріоритет пакування транзакцій, зазвичай за допомогою моделі закритого аукціону з другою ціною (найвищий учасник виграє, але платить за друге місце), що забезпечує справедливість і стимулює чесні ставки.
Flashbots додатково впроваджує приватний рівень торгів, значно підвищуючи ефективність мережі та зменшуючи затори за рахунок оптимізації управління рідкісними ресурсами, такими як простір блоку. Ця модель, заснована на конкуренції та самооптимізації, аналогічна механізму оптимізації ліквідності на платформах DeFi через аукціони.
Нова парадигма співпраці роботів
У системах інтелектуальних машин логіка аукціону зазнає зворотного процесу: машини змагаються за виконання завдань, надаючи оптимальні рішення послуг (а не сплачуючи компенсацію), тобто зворотний аукціон. Після публікації завдання відповідні агенти оцінюють свої можливості виконання і на основі витрат, часу та якості подають заявки. Система розподіляє завдання на основі оптимального поєднання ефективності, швидкості та надійності — це відрізняється від логіки "хто більше заплатить, той і отримає" в аукціонах MEV, підкреслюючи більше витратну ефективність і орієнтацію на продуктивність.
Динамічна командна співпраця
Складні завдання часто вимагають спільної роботи людей і машин. Наприклад, під час гасіння пожежі безпілотник відповідає за повітряну розвідку, пожежник керує водометом, а наземний робот забезпечує постачання матеріалів. У таких сценаріях люди і машини можуть динамічно формувати команди для подання спільних пропозицій. Команда, що виграла тендер, використовує децентралізовану комунікаційну систему для обміну інформацією в режимі реального часу та координації дій, а їхня складність співпраці та логіка підвищення ефективності схожі на аукціони MEV, але адаптовані до потреб роботизованих систем.
Подібно до людських команд, механізм стимулювання також є ключовим: успішне виконання завдань може призвести до отримання репутаційних балів або токенів у винагороду, що підвищує ймовірність виграшу в майбутньому, таким чином утворюючи позитивний цикл, що сприяє постійному вдосконаленню.
Потенціал змін у механізмі аукціону
Модель аукціону забезпечує необхідне децентралізоване рішення для робототехніки, звільняючи від залежності від централізованих систем розподілу завдань, що дозволяє агентам автономно організовуватися та динамічно співпрацювати. Такий механізм, що поєднує конкуренцію, прозорість і адаптивність, відкриває нові шляхи для масштабованої децентралізованої співпраці.
Схожість з DeFi разюча: подібно до того, як аукціони MEV оптимізують використання блокового простору, зворотне призначення ставок гарантує, що завдання вирішуються найбільш економічно ефективними агентами, а також забезпечує співпрацю з кількома агентами, адаптацію в реальному часі та безперервну еволюцію на основі репутації. Впроваджуючи економічну модель DeFi в екосистему робототехніки, ми будуємо майбутнє безперебійної співпраці між людиною та машиною – децентралізованих, безнадійних систем, які відкривають нову еру співпраці з ефективністю, справедливістю та інноваціями в основі.
Сутність DeFi полягає в подоланні фінансових бар'єрів, сприянні вільному руху капіталу та оптимізації розподілу ресурсів; ці принципи природно відповідають автономним агентам у децентралізованій екосистемі. Це лише початок економіки на блокчейні: людина та машина спільно виконуватимуть платежі, оброблятимуть завдання, створюватимуть більш прозору та ефективну мережу співпраці — саме тут відбувається злиття криптовалюти та загального штучного інтелекту.
Джерело думки: дослідник OpenMind Пейдж Сюй
Схожі матеріали: "Емоційний двигун" ETF біткоїнів (BTC) переформатовує ринкову структуру
Ця стаття призначена лише для інформаційного ознайомлення і не є юридичною або інвестиційною порадою. Наведені думки представляють лише особисту думку автора і не відображають позицію Cointelegraph.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Децентралізовані фінанси можуть допомогти нам відфільтрувати найкращі Боти для обслуговування.
Джерело: Cointelegraph Оригінал: «DeFi може допомогти нам вибрати найкращі рішення для роботизованих послуг»
Думка від: дослідника OpenMind Пейдж Сюй
Оскільки глобальні команди прискорюють розгортання гуманоїдних роботів у медицині, виробництві та обороні, вибір найкращого робота для конкретного завдання став центральною проблемою в робототехніці. Незалежно від того, чи це дрон, який доставляє медичні матеріали, робот, який обстежує небезпечні місця, чи агент штучного інтелекту, який реагує на кіберзагрози, призначення завдань співпраці людини та робота безпосередньо визначає успіх чи провал місії – неправильний вибір є не лише марною тратою ресурсів, але й може призвести до катастрофічних наслідків у середовищах високого ризику.
Щоб створити ефективні команди з людини та машини, необхідно точно зрозуміти атрибути завдання, характеристики середовища та моделі співпраці. Децентралізовані фінанси (DeFi) пропонують інноваційні рішення для цього: їхні основні принципи (децентралізація, прозорість, автоматизація) закладають основу для створення більш розумних систем співпраці людини та машини. Завдяки інструментам, таким як механізм аукціонів, системи цінових пропозицій та репутаційні системи, ми можемо створити більш справедливу структуру розподілу завдань, одночасно полегшуючи дефіцит робочої сили в ключових галузях та забезпечуючи безшовну співпрацю.
Конкуренція стимулює ефективність
Завдання розподілу в роботизованій системі має природну складність, оскільки воно стосується багатьох агентів з різними можливостями, витратами та вимогами до ресурсів. Традиційна централізована модель розподілу важко масштабувати між підприємствами та країнами, і вона має ризик одноточкових відмов.
Механізм аукціону пропонує рішення, керовані ринком. У цій моделі завдання стає "ресурсом", за який агенти змагаються, і розподіл здійснюється на основі таких кількісних показників, як вартість, терміни виконання та якість. Найбільш поширеними є зворотні аукціони (постачальники послуг пропонують найнижчу ціну) та аукціони максимальної видобутої вартості (MEV). Аукціони MEV дозволяють "пошуковикам" платити частину прибутку валідаційним вузлам, змагаючись за пріоритет пакування транзакцій, зазвичай за допомогою моделі закритого аукціону з другою ціною (найвищий учасник виграє, але платить за друге місце), що забезпечує справедливість і стимулює чесні ставки.
Flashbots додатково впроваджує приватний рівень торгів, значно підвищуючи ефективність мережі та зменшуючи затори за рахунок оптимізації управління рідкісними ресурсами, такими як простір блоку. Ця модель, заснована на конкуренції та самооптимізації, аналогічна механізму оптимізації ліквідності на платформах DeFi через аукціони.
Нова парадигма співпраці роботів
У системах інтелектуальних машин логіка аукціону зазнає зворотного процесу: машини змагаються за виконання завдань, надаючи оптимальні рішення послуг (а не сплачуючи компенсацію), тобто зворотний аукціон. Після публікації завдання відповідні агенти оцінюють свої можливості виконання і на основі витрат, часу та якості подають заявки. Система розподіляє завдання на основі оптимального поєднання ефективності, швидкості та надійності — це відрізняється від логіки "хто більше заплатить, той і отримає" в аукціонах MEV, підкреслюючи більше витратну ефективність і орієнтацію на продуктивність.
Динамічна командна співпраця
Складні завдання часто вимагають спільної роботи людей і машин. Наприклад, під час гасіння пожежі безпілотник відповідає за повітряну розвідку, пожежник керує водометом, а наземний робот забезпечує постачання матеріалів. У таких сценаріях люди і машини можуть динамічно формувати команди для подання спільних пропозицій. Команда, що виграла тендер, використовує децентралізовану комунікаційну систему для обміну інформацією в режимі реального часу та координації дій, а їхня складність співпраці та логіка підвищення ефективності схожі на аукціони MEV, але адаптовані до потреб роботизованих систем.
Подібно до людських команд, механізм стимулювання також є ключовим: успішне виконання завдань може призвести до отримання репутаційних балів або токенів у винагороду, що підвищує ймовірність виграшу в майбутньому, таким чином утворюючи позитивний цикл, що сприяє постійному вдосконаленню.
Потенціал змін у механізмі аукціону
Модель аукціону забезпечує необхідне децентралізоване рішення для робототехніки, звільняючи від залежності від централізованих систем розподілу завдань, що дозволяє агентам автономно організовуватися та динамічно співпрацювати. Такий механізм, що поєднує конкуренцію, прозорість і адаптивність, відкриває нові шляхи для масштабованої децентралізованої співпраці.
Схожість з DeFi разюча: подібно до того, як аукціони MEV оптимізують використання блокового простору, зворотне призначення ставок гарантує, що завдання вирішуються найбільш економічно ефективними агентами, а також забезпечує співпрацю з кількома агентами, адаптацію в реальному часі та безперервну еволюцію на основі репутації. Впроваджуючи економічну модель DeFi в екосистему робототехніки, ми будуємо майбутнє безперебійної співпраці між людиною та машиною – децентралізованих, безнадійних систем, які відкривають нову еру співпраці з ефективністю, справедливістю та інноваціями в основі.
Сутність DeFi полягає в подоланні фінансових бар'єрів, сприянні вільному руху капіталу та оптимізації розподілу ресурсів; ці принципи природно відповідають автономним агентам у децентралізованій екосистемі. Це лише початок економіки на блокчейні: людина та машина спільно виконуватимуть платежі, оброблятимуть завдання, створюватимуть більш прозору та ефективну мережу співпраці — саме тут відбувається злиття криптовалюти та загального штучного інтелекту.
Джерело думки: дослідник OpenMind Пейдж Сюй
Схожі матеріали: "Емоційний двигун" ETF біткоїнів (BTC) переформатовує ринкову структуру
Ця стаття призначена лише для інформаційного ознайомлення і не є юридичною або інвестиційною порадою. Наведені думки представляють лише особисту думку автора і не відображають позицію Cointelegraph.