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（Lee Se-dol）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，Kosen Labs宣布完成500萬美元種子輪融資，a16z領投，Framework Ventures和其他戰略合作夥伴參投。 Kosen Labs團隊由前谷歌DeepMind人工智能研究人員和工程師Miljan Martic和Peter Toth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。 Kosen Labs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。

作為該使命的第一步，Kosen Labs將專注於為下一代自動做市商(AMM) 如Uniswap v3和Sushiswap Trident，提供一流的主動流動性提供(LP) 解決方案。

對此，Kosen Labs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，並開發了Kosen Labs v1策略，它使用機器學習在Uniswap v3上進行自動化流動性管理，是一個功能齊全的解決方案。

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佈，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，以進行預測並輸出關於頭寸數量及其參數的決策，從而最大化提供分佈下的資本效率和流動性覆蓋率。

• 頭寸管理系統，跟踪所有當前未平倉頭寸並決定何時需要調整。

v1策略已準備好接入L2，由於該解決方案具有可組合性，並且機器學習模型可以輕鬆適應不同情況，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。

Kosen Labs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（如Uniswap v3）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複雜性。 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。它是一個複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，並定期智能地更新位置和參數。

最後，隨著Uniswap v3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Kosen Labs研究議程的第一步。 Kosen Labs 將計劃進一步開發更複雜的波動率模型、最優約束優化和更好的頭寸管理算法，並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Uniswap v3 ，之後將考慮擴展到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。

Kosen Labs最終目標是將先進的AI和機器學習與去中心化經濟的Web 3世界建立聯繫，並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Kosen DAO管理運行。