Источник: Cointelegraph
Исходный текст: 《DeFi может помочь нам отобрать лучшие решения для роботизированных услуг》
Мнение принадлежит: исследовательнице OpenMind Пейдж Сю
С ускорением развертывания человекоподобных роботов глобальными командами в областях здравоохранения, производства и обороны, выбор оптимального робота для конкретной задачи стал ключевой проблемой в робототехнике. Будь то дрон для доставки медицинских материалов, робот для исследования опасных мест или AI-агент для борьбы с киберугрозами, схемы распределения задач в сотрудничестве человека и машины напрямую определяют успех или неудачу задач — неверный выбор не только приводит к растрате ресурсов, но и может вызвать катастрофические последствия в условиях повышенного риска.
Чтобы создать эффективную смешанную команду человека и машины, необходимо точно понять атрибуты задач, характеристики окружающей среды и модели сотрудничества. Децентрализованные финансы (DeFi) предлагают для этого инновационные решения: их основные принципы (децентрализация, прозрачность, автоматизация) закладывают основу для создания более умной системы сотрудничества человека и машины. С помощью таких инструментов, как механизмы аукционов, системы торгов и репутационные системы, мы можем создать более справедливую структуру распределения задач, одновременно облегчая нехватку рабочей силы в ключевых отраслях и обеспечивая бесшовное сотрудничество.
Конкуренция стимулирует эффективность
Задачи распределения в роботизированных системах обладают естественной сложностью и вовлекают множество интеллектуальных агентов с различными способностями, затратами и потребностями в ресурсах. Традиционная централизованная модель распределения трудно масштабируется между предприятиями и государствами, а также имеет риск единой точки отказа.
Механизм аукциона предоставляет рыночно управляемое решение. В этой модели задачи становятся "ресурсом", за который агенты конкурируют, и распределение происходит на основе таких количественно измеримых показателей, как стоимость, своевременность и качество. Наиболее распространенными являются обратные аукционы (когда поставщики услуг предлагают самую низкую цену) и аукционы максимальной извлекаемой ценности (MEV). Аукционы MEV позволяют "искателям" конкурировать за приоритет упаковки транзакций, выплачивая часть доходов валидационным узлам, и обычно используют модель закрытого аукциона второй цены (победитель - тот, кто предложил наивысшую цену, но платит вторую по величине цену), что обеспечивает справедливость и стимулирует честную конкуренцию.
Flashbots дополнительно внедрили частный слой торговых предложений, значительно повысив эффективность сети и снизив загруженность за счет оптимизации управления дефицитными ресурсами, такими как пространство блока. Эта модель, основанная на конкуренции и самооптимизации, аналогична механизму оптимизации ликвидности на платформах DeFi через аукционы.
Новая парадигма сотрудничества роботов
В интеллектуальных машинных системах логика аукциона переворачивается: машины предлагают оптимальные услуги (вместо платы) для выполнения задач, что называется обратным торгом. После публикации задачи квалифицированные агенты оценивают свои возможности выполнения и представляют свои предложения на основе затрат, времени и качества. Система распределяет задачи на основе оптимального сочетания эффективности, скорости и надежности — это отличается от логики аукционов MEV, где "выигрывает тот, кто предложит больше", и больше подчеркивает эффективность затрат и производительность.
Динамическое командное сотрудничество
Сложные задачи часто требуют совместной работы человека и машины. Например, в задаче по тушению пожара беспилотник отвечает за воздушную разведку, пожарный управляет водометом, а наземный робот обеспечивает материально-техническое снабжение. В таких сценариях человек и машина могут динамически формировать команды для подачи совместных заявок. Победившая команда использует децентрализованную коммуникационную систему для обмена информацией в реальном времени и координации действий, при этом сложность их сотрудничества и логика повышения эффективности аналогичны MEV-аукциону, но были адаптированы под потребности роботизированных систем.
Подобно человеческим командам, механизмы мотивации также являются ключевыми: успешное выполнение задач приносит репутационные очки или токеновые вознаграждения, что повышает вероятность выигрыша в будущем, создавая таким образом положительный цикл, способствующий постоянному совершенствованию.
Потенциал преобразования механизма аукциона
Модель аукциона предоставляет необходимое децентрализованное решение для робототехники, освобождая от зависимости от централизованных систем распределения задач, позволяя агентам самостоятельно организовываться и динамически сотрудничать. Эта механика, объединяющая конкуренцию, прозрачность и адаптивность, открывает новые пути для масштабируемого децентрализованного сотрудничества.
Его сходство с DeFi потрясает: так же как MEV аукционы оптимизируют использование блок-пространства, обратные торги обеспечивают выполнение задач наиболее экономически эффективными агентами, и далее реализуют многосетевое сотрудничество, адаптацию в реальном времени и постоянную эволюцию на основе репутации. Внедряя экономическую модель DeFi в экосистему роботов, мы строим будущее бесшовного сотрудничества человека и машины — эти децентрализованные, бездоверительные системы с эффективностью, справедливостью и инновациями в качестве основных принципов открывают новую эру сотрудничества.
Суть DeFi заключается в разрушении финансовых барьеров, содействии свободному движению капитала и оптимизации распределения ресурсов, эти принципы естественно соответствуют автономным агентам в децентрализованных экосистемах. Это всего лишь начало экономии на блокчейне: люди и машины будут работать вместе для выполнения платежей, обработки задач, создания более прозрачной и эффективной сети сотрудничества — это именно тот момент, где пересекаются криптовалюта и универсальный искусственный интеллект.
Мнение от: исследователь OpenMind Пейдж Сю
Сопутствующие материалы: "Эмоциональный двигатель" ETF на биткойн (BTC) переосмысляет рыночную структуру
Данная статья предназначена только для информационных целей и не является юридической или инвестиционной рекомендацией. Высказанные мнения представляют собой личное мнение автора и не отражают позицию Cointelegraph.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Децентрализованные финансы могут помочь нам отобрать лучшие Боты сервисные решения
Источник: Cointelegraph Исходный текст: 《DeFi может помочь нам отобрать лучшие решения для роботизированных услуг》
Мнение принадлежит: исследовательнице OpenMind Пейдж Сю
С ускорением развертывания человекоподобных роботов глобальными командами в областях здравоохранения, производства и обороны, выбор оптимального робота для конкретной задачи стал ключевой проблемой в робототехнике. Будь то дрон для доставки медицинских материалов, робот для исследования опасных мест или AI-агент для борьбы с киберугрозами, схемы распределения задач в сотрудничестве человека и машины напрямую определяют успех или неудачу задач — неверный выбор не только приводит к растрате ресурсов, но и может вызвать катастрофические последствия в условиях повышенного риска.
Чтобы создать эффективную смешанную команду человека и машины, необходимо точно понять атрибуты задач, характеристики окружающей среды и модели сотрудничества. Децентрализованные финансы (DeFi) предлагают для этого инновационные решения: их основные принципы (децентрализация, прозрачность, автоматизация) закладывают основу для создания более умной системы сотрудничества человека и машины. С помощью таких инструментов, как механизмы аукционов, системы торгов и репутационные системы, мы можем создать более справедливую структуру распределения задач, одновременно облегчая нехватку рабочей силы в ключевых отраслях и обеспечивая бесшовное сотрудничество.
Конкуренция стимулирует эффективность
Задачи распределения в роботизированных системах обладают естественной сложностью и вовлекают множество интеллектуальных агентов с различными способностями, затратами и потребностями в ресурсах. Традиционная централизованная модель распределения трудно масштабируется между предприятиями и государствами, а также имеет риск единой точки отказа.
Механизм аукциона предоставляет рыночно управляемое решение. В этой модели задачи становятся "ресурсом", за который агенты конкурируют, и распределение происходит на основе таких количественно измеримых показателей, как стоимость, своевременность и качество. Наиболее распространенными являются обратные аукционы (когда поставщики услуг предлагают самую низкую цену) и аукционы максимальной извлекаемой ценности (MEV). Аукционы MEV позволяют "искателям" конкурировать за приоритет упаковки транзакций, выплачивая часть доходов валидационным узлам, и обычно используют модель закрытого аукциона второй цены (победитель - тот, кто предложил наивысшую цену, но платит вторую по величине цену), что обеспечивает справедливость и стимулирует честную конкуренцию.
Flashbots дополнительно внедрили частный слой торговых предложений, значительно повысив эффективность сети и снизив загруженность за счет оптимизации управления дефицитными ресурсами, такими как пространство блока. Эта модель, основанная на конкуренции и самооптимизации, аналогична механизму оптимизации ликвидности на платформах DeFi через аукционы.
Новая парадигма сотрудничества роботов
В интеллектуальных машинных системах логика аукциона переворачивается: машины предлагают оптимальные услуги (вместо платы) для выполнения задач, что называется обратным торгом. После публикации задачи квалифицированные агенты оценивают свои возможности выполнения и представляют свои предложения на основе затрат, времени и качества. Система распределяет задачи на основе оптимального сочетания эффективности, скорости и надежности — это отличается от логики аукционов MEV, где "выигрывает тот, кто предложит больше", и больше подчеркивает эффективность затрат и производительность.
Динамическое командное сотрудничество
Сложные задачи часто требуют совместной работы человека и машины. Например, в задаче по тушению пожара беспилотник отвечает за воздушную разведку, пожарный управляет водометом, а наземный робот обеспечивает материально-техническое снабжение. В таких сценариях человек и машина могут динамически формировать команды для подачи совместных заявок. Победившая команда использует децентрализованную коммуникационную систему для обмена информацией в реальном времени и координации действий, при этом сложность их сотрудничества и логика повышения эффективности аналогичны MEV-аукциону, но были адаптированы под потребности роботизированных систем.
Подобно человеческим командам, механизмы мотивации также являются ключевыми: успешное выполнение задач приносит репутационные очки или токеновые вознаграждения, что повышает вероятность выигрыша в будущем, создавая таким образом положительный цикл, способствующий постоянному совершенствованию.
Потенциал преобразования механизма аукциона
Модель аукциона предоставляет необходимое децентрализованное решение для робототехники, освобождая от зависимости от централизованных систем распределения задач, позволяя агентам самостоятельно организовываться и динамически сотрудничать. Эта механика, объединяющая конкуренцию, прозрачность и адаптивность, открывает новые пути для масштабируемого децентрализованного сотрудничества.
Его сходство с DeFi потрясает: так же как MEV аукционы оптимизируют использование блок-пространства, обратные торги обеспечивают выполнение задач наиболее экономически эффективными агентами, и далее реализуют многосетевое сотрудничество, адаптацию в реальном времени и постоянную эволюцию на основе репутации. Внедряя экономическую модель DeFi в экосистему роботов, мы строим будущее бесшовного сотрудничества человека и машины — эти децентрализованные, бездоверительные системы с эффективностью, справедливостью и инновациями в качестве основных принципов открывают новую эру сотрудничества.
Суть DeFi заключается в разрушении финансовых барьеров, содействии свободному движению капитала и оптимизации распределения ресурсов, эти принципы естественно соответствуют автономным агентам в децентрализованных экосистемах. Это всего лишь начало экономии на блокчейне: люди и машины будут работать вместе для выполнения платежей, обработки задач, создания более прозрачной и эффективной сети сотрудничества — это именно тот момент, где пересекаются криптовалюта и универсальный искусственный интеллект.
Мнение от: исследователь OpenMind Пейдж Сю
Сопутствующие материалы: "Эмоциональный двигатель" ETF на биткойн (BTC) переосмысляет рыночную структуру
Данная статья предназначена только для информационных целей и не является юридической или инвестиционной рекомендацией. Высказанные мнения представляют собой личное мнение автора и не отражают позицию Cointelegraph.