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Decentralised Finance's Unregulated Governance: Minority Rule in the Digital Wild West
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神经网络zScore-N增强了DeFi中钱包的声誉评分
研究人员开发了zScore-N，这是一种旨在取代去中心化金融（DeFi）中钱包声誉评分传统手动编写公式的神经网络。该新模型在超过500万个钱包上进行了训练，与以前的方法相比，显著提高了准确性，并能更有效地处理不完整的数据。zScore-N在1000分制的RMSE上达到了0.58，优于梯度提升树和线性回归，并在特征缺失时显示出明显的误差减少。
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强化学习优化DeFi AMM中的流动性提供
研究人员开发了一种强化学习方法，用于优化去中心化金融（DeFi）自动做市商（AMM）中的流动性提供，特别是针对UniswapV3等集中流动性模型。该方法将动态流动性提供视为一个随机脉冲控制问题，旨在生成能够适应市场条件的、可解释的策略。学习到的智能体表现出复杂的行为，根据诸如定价错误、再平衡成本、不确定性和风险偏好等因素调整流动性，这有助于降低极端损失和灾难性结果的可能性。