আলোচনায় এআই এজেন্ট যাচাই ও ইথেরিয়াম গবেষণা

AI এজেন্ট যাচাই, Ethereum গবেষণা এবং সক্রিয় লিকুইডিটি ChainFeeds PRO-এর সর্বশেষ সারসংক্ষেপের প্রধান বিষয়গুলোর মধ্যে রয়েছে। সংখ্যাটিতে বলা হয়েছে, ক্রিপ্টোর “বিশ্বাস নয়, যাচাই করো” পদ্ধতি পেমেন্ট, পরিচয়-সংক্রান্ত তথ্য ও সম্পদ পরিচালনাকারী AI এজেন্টকে সুরক্ষিত করতে সহায়তা করতে পারে। Advanced AI Society-এর প্রস্তাবিত Proof-of-Control-এর লক্ষ্য হলো, কোনো এজেন্ট অনুমোদিত সীমার মধ্যে কাজ করেছে কি না তা তৃতীয় পক্ষকে যাচাই করার সুযোগ দেওয়া। Bitcoin বিষয়ক অংশে PSBT Signer Audit-এর কথা তুলে ধরা হয়েছে—এটি হার্ডওয়্যার ওয়ালেট যে লেনদেনের তথ্য চায়, তার সঙ্গে ওয়ালেট থেকে ফেরত আসা তথ্য তুলনা করার জন্য তৈরি একটি টুল। সারসংক্ষেপে Bitcoin L2-এর নকশা, ওয়ালেট ডেসক্রিপ্টর সমর্থন এবং Lightning সফটওয়্যারের বিভিন্ন নিরাপত্তা সংশোধনও রয়েছে। Ethereum গবেষণায় PropAMM নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে, যেখানে পেশাদার মার্কেট মেকাররা অন-চেইন মূল্য সক্রিয়ভাবে হালনাগাদ করেন। Solana ও Base-কে নিয়ে করা এক গবেষণায় দেখা গেছে, লেনদেনের দুই সেকেন্ড পর PropAMM-এর গড় মার্কআউট ছিল Solana-তে ০.৩৭ বেসিস পয়েন্ট এবং Base-এ ১.১৯; অন্যদিকে প্রচলিত AMM-গুলোর ক্ষতি ছিল যথাক্রমে ০.২২ ও ০.৬২ বেসিস পয়েন্ট। Solana-তে নমুনাভুক্ত খুচরা লেনদেন থেকেও PropAMM প্রচলিত AMM-এর তুলনায় কম আয় করেছে, যা ইঙ্গিত দেয় যে সাধারণ ট্রেডাররা সম্ভাব্যভাবে ভালো দাম পেতে পারেন। অন্যান্য প্রস্তাবের মধ্যে রয়েছে EIP-8288-এর নমনীয় recursive-proof নকশা এবং BRO-AMM, যার লক্ষ্য হলো আর্বিট্রাজের লাভের একটি অংশ লিকুইডিটি প্রদানকারীদের ফিরিয়ে দেওয়া। সিমুলেশনে দেখা গেছে, BRO-AMM Ethereum-এ আর্বিট্রাজ-সম্পর্কিত LP ক্ষতি প্রায় ৬৮–৭৯% এবং Arbitrum-এ ৪৯–৫৫% কমিয়েছে। এসব ফলাফল গবেষণা ও নকশা-সংক্রান্ত হালনাগাদ, নিশ্চিত বাজার-প্রভাবক নয়; ট্রেডিংয়ে এর প্রভাব নির্ভর করবে গ্রহণযোগ্যতা ও বাস্তব জগতের কার্যকারিতার ওপর।