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一文读懂 Aperture:对聊天机器人下达 DeFi 操作指令

WBOY
发布: 2024-03-14 19:16:02
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本文将主要介绍Aperture,并涉及DeFi行业当前面临的增长困境。

Aperture的目标是挑战并超越曾经阻碍DeFi大规模采用的传统交易方式,更接近“基于意图”的未来。

一文读懂 Aperture:对聊天机器人下达 DeFi 操作指令

简而言之:十倍的执行效率,十分之一的工作量

Aperture正在开发一种全新的聊天机器人体验,它依赖于强大的意图基础设施,让用户可以用自然语言来表达他们的需求。通过整合解决者网络,Aperture能够提供比传统交易方式更高效和更具优惠性价比的服务。这种新的体验将为用户带来更加智能和个性化的解决方案,使他们能够更轻松地实现他们的目标。同时,Aperture的底层技术支持系统将确保用户的需求得到及时而准确的满足,从而提升用户体验并提高执行效率。通过与解决者网络的协作,Aperture能够为用户提供更加灵活和定制化的服务,进一步提高用户满意度。这种创新性

用户体验:由意图DSL驱动的ApertureLLM

首先,Aperture将从任何大规模采用的基础条件开始:用户体验(UX)。

DeFiUX目前注重交易方法,要求用户在不同技术理解水平下进行状态更改的签署,这也使用户对“最终状态”的理解产生了变化。Aperture通过意图,将用户体验的核心放在了“最终状态”上。

通过现代LLM和专用的面向意图的编程语言,Aperture致力于提升用户表达意图的能力。这将使用户能够更清晰、更有效地传达他们的交易目标和偏好,从而更轻松、更准确地利用区块链的潜力。

对于那些对区块链技术原理不太了解的用户来说,在传统DeFi界面上遇到一大堆“旋钮和按键”可能会感到困惑。相比之下,Aperture的做法是让用户用自然语言表达他们的意图,这显然更简单易懂。这种方法背后涉及将自然语言转换为区块链代码,而这正是领域特定语言(DSL)发挥作用的地方。

与适用于广泛领域的GPL(通用语言)不同,DSL是专门针对特定应用领域设计的专用计算机语言。DSL的发展和应用对领域工程至关重要,通常包括开发新的DSL或调整现有DSL,以便在特定领域内更有效地描述问题和解决方案。

在Aperture中,DSL的设计侧重考虑人类的阅读习惯和语言习惯,这对支持清晰直观的意图表达至关重要。而其他DSL可能会优先考虑诸如编程效率或机器级优化等方面。

在Aperture上,LLM允许用户用自然语言表达其意图,并将该意图以高度可读的DSL形式反馈给用户,从而弥合了技术功能与用户友好界面之间的差距。这个DSL随后可以被提供给解决者,作为该用户的“真实声明”。

使用一个现实世界的类比:LLM到DSL的翻译用户体验类似于——顾客通过电话在比萨饼店下订单。顾客可能用非常口语化的语言下订单:“给我你们最大号的,所有肉类的比萨。”另一端的接线员可能会反馈给他们:“您想要我们的肉食者比萨,加大号的吗?”用户很容易理解这个转换并同意:“是的,我不知道它的名字,但那就是我想要的。”

在链上,这种交互将以类似的方式进行。用户可能会首先声明他们的最终目标——

“你能够重新平衡我的ETH-GMXLPs,使其在所有我的EVM链上集中80%的资金在表现最佳的池子中,而剩下的20%LP资金均匀分配到剩余的池子中吗?”

DSL的解析可能会反馈给用户——

●符合条件的资产:主网、Arbitrum和Avalanche上的ETH-GMX交易对;

●允许的操作:桥接、移除流动性、交易ETH或GMX、增加流动性;

●最终目标1:根据APYVision的数据,重新平衡流动性头寸,将80%的合格资产资本集中在现货年利率最高的头寸上;

●最终目标2:重新平衡流动性头寸,将20%的合格资产资本集中在最终目标1中未使用的现有资金池中;

●签署意向声明(如果正确)。

转换LLM会将口语编纂成DSL的标准化术语,求解器以可预测和可复制的方式利用这些术语。

底层基础设施

意图基础设施可以分解为几个部分:

●意图清算中心(内存池):充当用户意图的初步暂存区。它旨在有效地组织这些意图以供处理,使用基于各种标准(如紧急程度和资源需求)的优先级算法。清算中心确保在它们被提交到区块链之前,意图得到安全有序的管理。

●数据有效性的ZK模拟:这是验证某些意图及其相应解决方案所需的资源,它们将依赖于链下数据。零知识证明可用于验证此数据的有效性。利用高级加密工具,如Brevis或Axiom,Aperture可以为历史上链的数据生成ZKP,这些数据是解决方案提出者提出的一部分。这种方法允许对解决方案的输出进行严格验证,确保其准确、完整,并符合指定的约束和意图,同时不会泄露交易数据的机密性。

●验证智能合约:每种意图使用案例都将需要一个智能合约来模拟、验证和监管所提出的解决方案。

●排名和执行引擎:每组经过验证的意图都需要根据结果和解决者得分进行排名,然后随后执行。这个执行引擎的关键方面是它的责任制执行能力。如果发生任何恶意活动,比如撤销的交易或其他恶意事件,执行引擎被设计为通过减少奖励或其他方式惩罚责任解决者。这不仅保护了交易的完整性,还能够阻止解决者的潜在恶意行为。

应用层:SolverDAO

SolverDAO网络是建立在意图基础设施之上的独特应用层。Aperture意图基础设施使得SolverDAO能够专注于启用和解决基于独特意图的使用案例,而无需担心底层执行需求。

SolverDAO通过质押必要数量的$APTR和$ETH,获得对Aperture清算所中用户意图的访问权限。SolverDAO可以与一个具有专有解决方案的大型专业求解器或由较小的求解器组成的网络相关联。

新的意图解决方案可以来自Aperture或第三方SolverDAO。求解器DAO通过启用新的意图用例来增加价值。这需要提交必要的业务逻辑以适应Aperture的模块化设计。构建完成后,该使用案例现在可以从Aperture意图界面或由解决者DAO创建的第三方界面中进行“声明”。

ApertureDAO将为SolverDAO提供 $APTR资助,以启用新的意图用例。

Solver将如何竞争,可能存在哪些类型的Solver?

链上与链下

在竞争激烈的Aperture意图生态系统中,Solver通过他发布解决方案的方法来脱颖而出。虽然不是强制性的,但智能合约由于其可扩展性和速度而更受青睐。然而,链下脚本同样擅长快速发布解决方案,提供了一条替代途径。某些已声明的意图甚至可能具有特征,使Solver者能够手动提交解决方案。(例如,卖家希望安排一笔大型场外交易,并设置了一个为期3天的竞价窗口。)

维护alpha

对于拥有真正“alpha”或专有解决方案生成方法的Solver,他们可以避免使用智能合约来生成解决方案,而是可以依赖Aperture的零知识验证过程来建立对其链下脚本启用解决方案的信任。这将增强吸引解决者的正向循环效应(可持续的商业解决方案,吸引更多收入,吸引更多解决者)。

求解器库

尽管在给定生态系统中并非明确要求,但Solver也可以选择通过众筹的方式来筹集保证金,通过保险库机制,以解决者收益的一部分作为回报。每个Solver DAO都可以开源一个回报共享保险库合约,供其解决者实施(如果他们希望获得初始资金支持的话)。

示例:意图空投

为了便于理解,Aperture在第一篇博文中提出的“空投索赔意图”为例。用户如何声明意图?一个专门的SolverDAO如何利用Aperture的SolverDAO市场?

用户首先用自然语言声明:

“代表我认领所有符合条件的空投,别忘了与认领相关的gas费用,作为交换,支付1%或更少的费用。”

聊天机器人可能会提出澄清问题,以进一步梳理用户的声明。

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一旦这个澄清工作完成,意图将从自然语言翻译为编码后的意图DSL,并以可读的格式发送回用户,供其验证。接下来,意图表达将被发布到意图清算中心,任何符合条件的Solver都可以在其中查看用户的声明。

现在,Solver都可以查看用户的地址,并将其与可认领的空投或奖励进行交叉参考。由账户抽象钱包支持的许可函数允许解Solver代表用户认领空投。解决者将在“发现者费用”和他们对空投的整体了解上相互竞争。现在,意图的不同之处在于,如果解决者A涵盖了一个Dymension空投,而解决者B涵盖了一个Celestia空投,那么两个解决者都可以从我们的用户那里获得发现者费用。

一文读懂 Aperture:对聊天机器人下达 DeFi 操作指令

提出的解决方案都将由Aperture的智能合约进行模拟,以验证提议的结果,然后对所有经过验证的解决方案进行排名。然后,Aperture将代表用户执行,返回所有空投。

以上是一文读懂 Aperture:对聊天机器人下达 DeFi 操作指令的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

来源:chaincatcher.com
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