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

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。

Crust Network：項目所獲ARB空投將全部發給做出貢獻的社區成員:4月28日消息，去中心化存儲項目Crust Network在推特表示，該項目從Arbitrum處收到的ARB空投將全部分發給對項目做出貢獻的社區成員，用戶將可以通過Galxe領取獎勵。領取時間為北京時間4月29日0時至5月6日0時。[2023/4/28 14:32:40]

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。

Web3用戶社區參與平臺Passion Labs獲Animoca Brands Japan投資:2月24日消息，Web3用戶社區參與平臺Passion Labs獲Animoca Brands Japan投資。此后，二者將合作幫助日本公司利用Passion Labs的技術進行KOC（關鍵意見消費者）分析，制定相應Web3戰略并創建Web3社區。

據悉，Passion Labs成立于2022年，其通過“NFTs即Cookies”的參與量證明（PoE）平臺Passion重新定義品牌和用戶之間的數據共享基礎架構，提供客戶體驗和社區參與工具，讓用戶擁有數據所有權，并幫助品牌建立社區。PassionLabs已為超3萬個亞太品牌提供數據分析以加強其社區凝聚力。[2023/2/24 12:26:42]

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。

Algorand Name Service獲Algorand基金會資助支持:3月16日消息，Algorand基金會宣布通過審查和選擇決定對域名服務Algorand Name Service提供資助支持，Algorand Name Service主要為Algorand社區提供去中心化域名服務并使用Algorand智能合約來存儲域名和域名管理策略。

ANS為Algorand用戶提供了工具和基礎設施，以便為他們的錢包地址注冊一個公開的.algo域名（例如bob.algo或alice.algo）并在后續交互中使用.algo的域名地址來引用自己的真實錢包地址。[2022/3/17 14:01:09]

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：

曾獲Algo VC Fund投資的OTCXN宣布更名為Bosonic:機構投資者交易及跨托管商結算平臺OTCXN宣布更名為Bosonic。值得一提的是，Algorand生態基金Algo Capital旗下風投基金Algo VC Fund首批投資的四個項目之一。（PRWeb）[2020/5/4]

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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