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

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。

擴展現實元宇宙公司Spheroid獲ABO Digital 2500萬美元投資承諾:金色財經報道，擴展現實元宇宙公司Spheroid 宣布獲得總部位于巴哈馬的ABO Digital總計2500萬美元投資承諾，后者也成為該公司的戰略融資合作伙伴。Spheroid計劃利用新資金構建基于實用型代幣Spheroid Universe (SPH) 的工具，包括跨平臺編程語言 Spheroid Script和云基礎開發環境Spheroid Demiurge IDE，以進一步支持Spheroid Universe的基礎設施開發和擴展，同時為AR/XR領域的創作者、程序員和設計師構建低開發成本的工具。（Cointelegraph）[2023/2/22 12:20:41]

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。

唯一藝術平臺TheOne.Art獲A輪數千萬元人民幣融資:金色財經消息，唯一藝術平臺TheOne.Art宣布獲A輪數千萬元人民幣融資。本輪融資涉及到上市公司，在未取得上市公司公告許可前，公司暫不能對外披露融資主體信息，公司將在后續另外補充說明。

通過本輪融資，唯一藝術繼續增加了國有資本持股比例。公司將繼續推進企業資質的完善、技術團隊和服務團隊的擴充，并向產業鏈方向做更深入的延展，為中國的數字藝術和元宇宙產業貢獻力量。[2022/4/11 14:17:45]

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。

動態 | 9家區塊鏈初創公司獲AE區塊鏈孵化器投資130萬美元:Aeternity(AE)官推剛剛發布消息，9家區塊鏈初創公司的項目獲得AE的區塊鏈孵化器投資130萬美元。[2018/7/23]

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：

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。

區塊鏈公司Mediachain獲A16z領投150萬美元種子輪:總部位于紐約的區塊鏈創業公司Mediachain，已獲得了重量級VC公司安德森·霍洛維茨基金（Andreessen Horowitz）以及合廣風險投資公司（Union Square Ventures.）的注資。這兩家公司今日宣布他們已領投了Mediachain的150萬美元種子輪融資。其他跟投方包括RRE Ventures、數字貨幣集團（DGC）以及LDV Capital ，此外，天使投資人Alexis Ohanian、William Mougayar、Kanyi Maqubela、David Lee、Mathieu Drouin以及Brian Message也參與了此輪融資。這筆融資距Mediachain推出核心產品已過去了四個月，該元數據協議能使內容創造者為他們的作品打上時間戳，并放到比特幣區塊鏈上，同時它還使用了星級文件系統（IPFS，一種超媒體協議）。[2018/3/2]

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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