獲a16z領投，「Kosen Labs」要將AI解決方案帶入Web 3世界_ABS:WHENLAMBO

關注人工智能或科技新聞的朋友對Google旗下DeepMind一定不陌生。2016年3月，DeepMind開發的程序AlphaGo以4：1擊敗韓國圍棋冠軍李世石轟動一時，成為近年來人工智能領域的里程碑事件。

最近，由前DeepMind人工智能研究人員組成的團隊也將AI技術帶到區塊鏈領域。

11月16日，KosenLabs宣布完成500萬美元種子輪融資，a16z領投，FrameworkVentures和其他戰略合作伙伴參投。KosenLabs團隊由前谷歌DeepMind人工智能研究人員和工程師MiljanMartic和PeterToth創建，在設計和實施機器學習和數值優化問題的尖端解決方案方面擁有豐富的經驗。KosenLabs的使命是將AI和高級優化的優勢帶到DeFi等去中心化應用領域，同時降低用戶的參與門檻，旨在讓每個人都參與到去中心化經濟中。

為codeislight.eth提供6000 APE激勵的提案獲ApeCoin社區通過:金色財經報道，ApeCoin社區已通過了為智能合約開發者codeislight.eth提供6000 APE（約合2.5萬美元）激勵的提案，據悉codeislight.eth開發了質押合約gas優化解決方案，每天可為APE質押用戶節省大量的gas費用資金，根據Dune Analytics數據顯示，截至目前已節省179.14 ETH費用（按當前價格計算價值超過30萬美元），預計未來三年將節省超過1500 ETH費用。據悉，本次投票的贊成票比例為65.87%，棄權票比例33.23%，反對票比例近0.9%。[2023/4/9 13:53:13]

作為該使命的第一步，KosenLabs將專注于為下一代自動做市商(AMM)如Uniswapv3和SushiswapTrident，提供一流的主動流動性提供(LP)解決方案。

NFT項目Sockhodler獲Algorand基金會贈款支持:3月10日消息，NFT項目Sockhodler獲Algorand基金會贈款支持，SockHodler是提供襪子實物支持的NFT項目，Algorand基金會獎金將用于將區塊鏈整合到服飾使用中。用戶可以用手機掃描特定襪子以參與Token獎勵計劃，也可以參與抽獎、NFT質押等活動。Sockhodler旨在彌合NFT與實物商品之間的差距。[2022/3/10 13:47:27]

對此，KosenLabs利用歷史鏈上數據、中心化交易所的數據以及自定義策略回測引擎，構建了一個專有的AI研究堆棧，并開發了KosenLabsv1策略，它使用機器學習在Uniswapv3上進行自動化流動性管理，是一個功能齊全的解決方案。

TUSD運營商TrustToken獲a16z、Alameda等1250萬美元投資:據官方最新消息，借貸協議TrueFi、美元穩定幣TUSD運營商TrustToken 完成了1250 萬美元新一輪融資，BlockTower Capital、a16z和 Alameda Research通過購買TrueFi的原生代幣TRU領投。TrueFi是TrustToken團隊推出的無抵押借貸產品，首批支持通過信用模型檢測的用戶以無抵押的方式借出TUSD。2020年12月，首個借款人、FTX 創始人SBF在規定時間內內完成還款，借出的500萬TUSD共產生約 1.9 萬美元利息收入。目前共有逾五千萬TUSD抵押在TrueFi上，ROI超23%。[2021/8/9 1:43:07]

v1策略將機器學習模型與約束優化相結合。它包括3個主要組件：

德國電信子公司T-SystemsMMS已在Celo上運行驗證者，并獲a16z委托:在德國電信（DeutscheTelekom）戰略性購買開源支付網絡Celo代幣CELO后，德國電信子公司T-SystemsMMS已在Celo上運行驗證者，另外，風投基金AndreessenHorowitz（a16z）也將其CELO委托給T-SystemsMMS驗證者組。[2021/6/22 23:57:09]

機器學習價格波動預測引擎，以預測所需時間段內的價格分布，這反過來又使用戶能夠使用非均勻流動性分配策略，這種策略具有更高的流動性和資本效率。

約束優化算法，以進行預測并輸出關于頭寸數量及其參數的決策，從而最大化提供分布下的資本效率和流動性覆蓋率。

頭寸管理系統，跟蹤所有當前未平倉頭寸并決定何時需要調整。

v1策略已準備好接入L2，由于該解決方案具有可組合性，并且機器學習模型可以輕松適應不同情況，v1策略隨時都可以在更高的Gas使用量和更高的資本效率之間進行權衡。

KosenLabs先把解決方案的設計選在DeFi特別是主動流動性提供領域是因為：

首先，DeFi是可編程的，擁有開放的API和任何人都可以訪問的大量鏈上數據，這正是機器學習(ML)和高級優化方法能夠發揮作用的地方。

其次，下一代AMM為用戶提供了更好的體驗，具有更高的流動性和更低的滑點，但也具有更高的技術復雜性。LP需要考慮集中流動性、資產組合、訂單類型、再平衡和Gas費用等諸多事項。它是一個復雜的控制和優化問題，需要可靠的機器學習預測以支持持續的策略重新評估，并定期智能地更新位置和參數。

最后，隨著Uniswapv3和Sushiswap部署了L2解決方案，以及以太坊朝著PoS實施的方向發展，AMM交易Gas費用將在未來6-12個月內大幅下降。如果成功的LP想要保持競爭力，他們將被迫使用某種形式的高級機器學習和優化技術，這將使得AMM版本的做市商轉向有效的算法和高頻交易策略。

上面概述的v1策略只是KosenLabs研究議程的第一步。KosenLabs將計劃進一步開發更復雜的波動率模型、最優約束優化和更好的頭寸管理算法，并最終形成一個成熟的端到端強化學習系統的部署，該系統能夠自行選擇所有參數和步驟，同時考慮到用戶提供的條件。

該策略將首先應用在Uniswapv3，之后將考慮擴展到Sushiswap和其他潛在的AMM，以及在L2擴展解決方案上發布保險庫，它還將積極與DeFi領域中尋求優化收益生成策略的其他項目合作。

KosenLabs最終目標是將先進的AI和機器學習與去中心化經濟的Web3世界建立聯系，并在這兩個領域的交叉點創造更大的價值。

在代幣和治理上，Kosen?Protocol的原生代幣是KOSN，未來該協議將通過KosenDAO管理運行。

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