Nguồn: Cointelegraph
Nguyên văn: 《 DeFi có thể giúp chúng tôi chọn lọc các kế hoạch dịch vụ robot tốt nhất 》
Quan điểm đến từ: Nghiên cứu viên OpenMind Paige Xu
Khi các đội ngũ toàn cầu đẩy nhanh việc triển khai robot hình người trong các lĩnh vực y tế, sản xuất và quốc phòng, việc chọn robot tối ưu cho các nhiệm vụ cụ thể đã trở thành thách thức cốt lõi của robot học. Dù là drone giao hàng vật tư y tế, robot khảo sát các địa điểm nguy hiểm, hay AI đối phó với các mối đe dọa mạng, phương án phân bổ nhiệm vụ hợp tác giữa người và máy trực tiếp quyết định sự thành bại của nhiệm vụ - việc lựa chọn sai không chỉ lãng phí tài nguyên, mà trong môi trường có rủi ro cao còn có thể gây ra hậu quả thảm khốc.
Để xây dựng một đội ngũ hợp tác giữa con người và máy móc hiệu quả, cần phải hiểu chính xác các thuộc tính của nhiệm vụ, đặc điểm của môi trường và mô hình hợp tác. Tài chính phi tập trung (DeFi) cung cấp các giải pháp đổi mới cho điều này: nguyên tắc cốt lõi của nó (phi tập trung, minh bạch, tự động hóa) tạo nền tảng cho việc xây dựng hệ thống hợp tác giữa con người và máy móc thông minh hơn. Thông qua các công cụ như cơ chế đấu giá, hệ thống đấu giá và hệ thống danh tiếng, chúng ta có thể xây dựng một khung phân bổ nhiệm vụ công bằng hơn, đồng thời giảm thiểu tình trạng thiếu hụt nhân lực trong các ngành quan trọng và đạt được sự hợp tác liền mạch.
Cạnh tranh thúc đẩy hiệu quả
Phân bổ nhiệm vụ của hệ thống robot có tính phức tạp tự nhiên, liên quan đến nhiều tác nhân thông minh với khả năng, chi phí và nhu cầu tài nguyên khác nhau. Mô hình phân bổ tập trung truyền thống khó mở rộng qua các doanh nghiệp và biên giới quốc gia, và có nguy cơ lỗi điểm đơn.
Cơ chế đấu giá cung cấp giải pháp dựa trên thị trường. Trong mô hình này, nhiệm vụ trở thành "tài nguyên" mà các tác nhân thông minh đấu thầu để có được, phân bổ dựa trên các chỉ số định lượng như chi phí, thời gian và chất lượng. Những điều phổ biến nhất bao gồm đấu giá ngược (các nhà cung cấp dịch vụ đấu giá giá thấp nhất) và đấu giá giá trị có thể khai thác tối đa (MEV). Đấu giá MEV cho phép "người tìm kiếm" đấu thầu quyền ưu tiên đóng gói giao dịch bằng cách trả cho các nút xác thực một phần lợi nhuận, thường áp dụng mô hình đấu giá kín giá thứ hai (người trả giá cao nhất trúng thầu nhưng trả theo giá thứ hai cao nhất), vừa đảm bảo công bằng vừa khuyến khích đấu thầu trung thực.
Flashbots đã giới thiệu thêm lớp đấu thầu riêng, thông qua việc tối ưu hóa quản lý không gian khối và các tài nguyên khan hiếm khác, nâng cao hiệu quả mạng và giảm tắc nghẽn một cách đáng kể. Mô hình dựa trên cạnh tranh và tự tối ưu hóa này tương tự như cơ chế đấu giá để tối ưu hóa tính thanh khoản của các nền tảng DeFi.
Mô hình hợp tác mới của robot
Trong hệ thống máy móc thông minh, logic đấu giá xảy ra đảo ngược: máy móc đấu thầu nhiệm vụ bằng cách cung cấp các phương án dịch vụ tối ưu (thay vì thanh toán giá trị) tức là đấu giá ngược. Khi nhiệm vụ được công bố, các tác nhân đủ điều kiện sẽ đánh giá khả năng thực hiện và dựa trên chi phí, thời gian và chất lượng để nộp hồ sơ dự thầu. Hệ thống phân bổ nhiệm vụ dựa trên sự kết hợp tối ưu giữa hiệu quả, tốc độ và độ tin cậy - điều này khác với logic "người trả giá cao nhất sẽ thắng" trong đấu giá MEV, nhấn mạnh nhiều hơn vào hiệu quả chi phí và định hướng hiệu suất.
Hợp tác nhóm động
Các nhiệm vụ phức tạp thường cần sự phối hợp giữa con người và máy móc để hoàn thành. Ví dụ, trong nhiệm vụ chữa cháy, máy bay không người lái chịu trách nhiệm điều tra từ trên không, lính cứu hỏa điều khiển vòi nước, và robot mặt đất đảm bảo cung cấp vật tư. Trong các tình huống như vậy, con người và máy móc có thể nộp hồ sơ thầu liên kết thông qua nhóm động. Đội thắng thầu sử dụng hệ thống truyền thông phi tập trung để chia sẻ thông tin theo thời gian thực và phối hợp hành động, độ phức tạp và hiệu quả hợp tác của họ tương tự như đấu giá MEV, nhưng đã được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của hệ thống robot.
Tương tự như đội ngũ con người, cơ chế khuyến khích cũng rất quan trọng: hoàn thành nhiệm vụ thành công sẽ nhận được điểm danh tiếng hoặc phần thưởng token, nâng cao xác suất trúng thầu trong tương lai, từ đó hình thành vòng lặp tích cực thúc đẩy cải tiến liên tục.
Tiềm năng cải cách cơ chế đấu giá
Mô hình đấu giá cung cấp giải pháp phi tập trung cần thiết cho học máy, thoát khỏi sự phụ thuộc vào hệ thống phân bổ nhiệm vụ tập trung, cho phép các tác nhân tự tổ chức và hợp tác linh hoạt. Cơ chế kết hợp cạnh tranh, minh bạch và thích ứng này mở ra những con đường mới cho hợp tác phi tập trung có thể mở rộng.
Sự tương đồng với DeFi thật đáng kinh ngạc: cũng như việc đấu giá MEV tối ưu hóa việc sử dụng không gian khối, đấu giá ngược đảm bảo rằng nhiệm vụ được xử lý bởi các tác nhân hiệu quả nhất về chi phí, và hơn nữa, đạt được sự hợp tác đa tác nhân, thích ứng thời gian thực và tiến hóa liên tục dựa trên danh tiếng. Bằng cách đưa mô hình kinh tế của DeFi vào hệ sinh thái robot, chúng ta đang xây dựng một tương lai hợp tác liền mạch giữa con người và máy móc - những hệ thống phi tập trung, không cần tin cậy này lấy hiệu quả, công bằng và đổi mới làm nguyên tắc cốt lõi, mở ra một kỷ nguyên hợp tác mới.
Bản chất của DeFi là phá vỡ các rào cản tài chính, thúc đẩy dòng vốn tự do và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, đó là nguyên tắc tự nhiên cho các tác nhân tự trị trong các hệ sinh thái phi tập trung. Đây chỉ là khởi đầu của nền kinh tế on-chain: con người và máy móc sẽ làm việc cùng nhau để thực hiện thanh toán, xử lý nhiệm vụ và xây dựng mạng lưới hợp tác minh bạch và hiệu quả hơn – nơi hội tụ tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo nói chung.
Quan điểm đến từ: Nghiên cứu viên OpenMind Paige Xu
Các liên quan: "Cỗ máy cảm xúc" của ETF Bitcoin (BTC) đang tái định hình cấu trúc thị trường.
Bài viết này chỉ mang tính tham khảo thông tin, không cấu thành bất kỳ lời khuyên pháp lý hay đầu tư nào. Các quan điểm được nêu chỉ đại diện cho cá nhân tác giả, không đại diện cho lập trường của Cointelegraph.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Tài chính phi tập trung có thể giúp chúng ta sàng lọc những giải pháp dịch vụ Bots tốt nhất
Nguồn: Cointelegraph Nguyên văn: 《 DeFi có thể giúp chúng tôi chọn lọc các kế hoạch dịch vụ robot tốt nhất 》
Quan điểm đến từ: Nghiên cứu viên OpenMind Paige Xu
Khi các đội ngũ toàn cầu đẩy nhanh việc triển khai robot hình người trong các lĩnh vực y tế, sản xuất và quốc phòng, việc chọn robot tối ưu cho các nhiệm vụ cụ thể đã trở thành thách thức cốt lõi của robot học. Dù là drone giao hàng vật tư y tế, robot khảo sát các địa điểm nguy hiểm, hay AI đối phó với các mối đe dọa mạng, phương án phân bổ nhiệm vụ hợp tác giữa người và máy trực tiếp quyết định sự thành bại của nhiệm vụ - việc lựa chọn sai không chỉ lãng phí tài nguyên, mà trong môi trường có rủi ro cao còn có thể gây ra hậu quả thảm khốc.
Để xây dựng một đội ngũ hợp tác giữa con người và máy móc hiệu quả, cần phải hiểu chính xác các thuộc tính của nhiệm vụ, đặc điểm của môi trường và mô hình hợp tác. Tài chính phi tập trung (DeFi) cung cấp các giải pháp đổi mới cho điều này: nguyên tắc cốt lõi của nó (phi tập trung, minh bạch, tự động hóa) tạo nền tảng cho việc xây dựng hệ thống hợp tác giữa con người và máy móc thông minh hơn. Thông qua các công cụ như cơ chế đấu giá, hệ thống đấu giá và hệ thống danh tiếng, chúng ta có thể xây dựng một khung phân bổ nhiệm vụ công bằng hơn, đồng thời giảm thiểu tình trạng thiếu hụt nhân lực trong các ngành quan trọng và đạt được sự hợp tác liền mạch.
Cạnh tranh thúc đẩy hiệu quả
Phân bổ nhiệm vụ của hệ thống robot có tính phức tạp tự nhiên, liên quan đến nhiều tác nhân thông minh với khả năng, chi phí và nhu cầu tài nguyên khác nhau. Mô hình phân bổ tập trung truyền thống khó mở rộng qua các doanh nghiệp và biên giới quốc gia, và có nguy cơ lỗi điểm đơn.
Cơ chế đấu giá cung cấp giải pháp dựa trên thị trường. Trong mô hình này, nhiệm vụ trở thành "tài nguyên" mà các tác nhân thông minh đấu thầu để có được, phân bổ dựa trên các chỉ số định lượng như chi phí, thời gian và chất lượng. Những điều phổ biến nhất bao gồm đấu giá ngược (các nhà cung cấp dịch vụ đấu giá giá thấp nhất) và đấu giá giá trị có thể khai thác tối đa (MEV). Đấu giá MEV cho phép "người tìm kiếm" đấu thầu quyền ưu tiên đóng gói giao dịch bằng cách trả cho các nút xác thực một phần lợi nhuận, thường áp dụng mô hình đấu giá kín giá thứ hai (người trả giá cao nhất trúng thầu nhưng trả theo giá thứ hai cao nhất), vừa đảm bảo công bằng vừa khuyến khích đấu thầu trung thực.
Flashbots đã giới thiệu thêm lớp đấu thầu riêng, thông qua việc tối ưu hóa quản lý không gian khối và các tài nguyên khan hiếm khác, nâng cao hiệu quả mạng và giảm tắc nghẽn một cách đáng kể. Mô hình dựa trên cạnh tranh và tự tối ưu hóa này tương tự như cơ chế đấu giá để tối ưu hóa tính thanh khoản của các nền tảng DeFi.
Mô hình hợp tác mới của robot
Trong hệ thống máy móc thông minh, logic đấu giá xảy ra đảo ngược: máy móc đấu thầu nhiệm vụ bằng cách cung cấp các phương án dịch vụ tối ưu (thay vì thanh toán giá trị) tức là đấu giá ngược. Khi nhiệm vụ được công bố, các tác nhân đủ điều kiện sẽ đánh giá khả năng thực hiện và dựa trên chi phí, thời gian và chất lượng để nộp hồ sơ dự thầu. Hệ thống phân bổ nhiệm vụ dựa trên sự kết hợp tối ưu giữa hiệu quả, tốc độ và độ tin cậy - điều này khác với logic "người trả giá cao nhất sẽ thắng" trong đấu giá MEV, nhấn mạnh nhiều hơn vào hiệu quả chi phí và định hướng hiệu suất.
Hợp tác nhóm động
Các nhiệm vụ phức tạp thường cần sự phối hợp giữa con người và máy móc để hoàn thành. Ví dụ, trong nhiệm vụ chữa cháy, máy bay không người lái chịu trách nhiệm điều tra từ trên không, lính cứu hỏa điều khiển vòi nước, và robot mặt đất đảm bảo cung cấp vật tư. Trong các tình huống như vậy, con người và máy móc có thể nộp hồ sơ thầu liên kết thông qua nhóm động. Đội thắng thầu sử dụng hệ thống truyền thông phi tập trung để chia sẻ thông tin theo thời gian thực và phối hợp hành động, độ phức tạp và hiệu quả hợp tác của họ tương tự như đấu giá MEV, nhưng đã được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của hệ thống robot.
Tương tự như đội ngũ con người, cơ chế khuyến khích cũng rất quan trọng: hoàn thành nhiệm vụ thành công sẽ nhận được điểm danh tiếng hoặc phần thưởng token, nâng cao xác suất trúng thầu trong tương lai, từ đó hình thành vòng lặp tích cực thúc đẩy cải tiến liên tục.
Tiềm năng cải cách cơ chế đấu giá
Mô hình đấu giá cung cấp giải pháp phi tập trung cần thiết cho học máy, thoát khỏi sự phụ thuộc vào hệ thống phân bổ nhiệm vụ tập trung, cho phép các tác nhân tự tổ chức và hợp tác linh hoạt. Cơ chế kết hợp cạnh tranh, minh bạch và thích ứng này mở ra những con đường mới cho hợp tác phi tập trung có thể mở rộng.
Sự tương đồng với DeFi thật đáng kinh ngạc: cũng như việc đấu giá MEV tối ưu hóa việc sử dụng không gian khối, đấu giá ngược đảm bảo rằng nhiệm vụ được xử lý bởi các tác nhân hiệu quả nhất về chi phí, và hơn nữa, đạt được sự hợp tác đa tác nhân, thích ứng thời gian thực và tiến hóa liên tục dựa trên danh tiếng. Bằng cách đưa mô hình kinh tế của DeFi vào hệ sinh thái robot, chúng ta đang xây dựng một tương lai hợp tác liền mạch giữa con người và máy móc - những hệ thống phi tập trung, không cần tin cậy này lấy hiệu quả, công bằng và đổi mới làm nguyên tắc cốt lõi, mở ra một kỷ nguyên hợp tác mới.
Bản chất của DeFi là phá vỡ các rào cản tài chính, thúc đẩy dòng vốn tự do và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, đó là nguyên tắc tự nhiên cho các tác nhân tự trị trong các hệ sinh thái phi tập trung. Đây chỉ là khởi đầu của nền kinh tế on-chain: con người và máy móc sẽ làm việc cùng nhau để thực hiện thanh toán, xử lý nhiệm vụ và xây dựng mạng lưới hợp tác minh bạch và hiệu quả hơn – nơi hội tụ tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo nói chung.
Quan điểm đến từ: Nghiên cứu viên OpenMind Paige Xu
Các liên quan: "Cỗ máy cảm xúc" của ETF Bitcoin (BTC) đang tái định hình cấu trúc thị trường.
Bài viết này chỉ mang tính tham khảo thông tin, không cấu thành bất kỳ lời khuyên pháp lý hay đầu tư nào. Các quan điểm được nêu chỉ đại diện cho cá nhân tác giả, không đại diện cho lập trường của Cointelegraph.