Как OS2A использует умные контракты для стимулирования мобильных поставщиков AIGC
26 июня 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1. Введение
1.1 Фон
1.2 Мотивация
1.3 Наша работа и вклады и 1.4 организация
Связанная работа
2.1 Mobile AIGC и его моделирование QOE
2.2 блокчейн для мобильных сетей
Предварительные
Прокурор дизайн
4.1 Обзор архитектуры
4.2 REPUTITY ROLL-UP
4.3 Дуплекс -передаточный канал
OS2A: Объективная оценка услуг для мобильного AIGC
5.1 Вдохновение от DCM
5.2 Объективное качество процесса обслуживания
5.3 Субъективный опыт выходов AIGC
OS2A на прокуратуре: двухфазное взаимодействие для мобильного AIGC
6.1 Выбор MASP по репутации
6.2 Схема теоретического оплаты контракта
Реализация и оценка
7.1 Реализация и экспериментальная настройка
7.2 Оценка эффективности прокуратуры
7.3 Исследование функциональных целей
7.4 Анализ безопасности
Заключение и ссылки
6 OS2A по прокурору: двухфазное взаимодействие для мобильного AIGC
6.1 Выбор MASP по репутации
6.2 Схема теоретического оплаты контракта
Поскольку MASP инвестируют огромные физические ресурсы в вывод AIGC, их следует стимулировать, чтобы обеспечить экономическое равновесие сети. Тем не менее, создание соответствующей схемы оплаты является сложной задачей, особенно в общественных мобильных сетях без взаимного доверия. Наиболее важной проблемой является моральный риск, то есть MASPS может фактически инвестировать меньше ресурсов, чем они взяли на себя обязательство получить незаконные доходы. С этой целью мы используем теорию контракта [14], [57] для оптимизации проектирования схемы оплаты.
6.2.1 Сформулирование проблемы
Мы установили схему оплаты какпосле оплатыто есть клиенты платят плату за обслуживание после получения выходов AIGC. По сравнению с предоплатой/подпиской, клиенты могут быть поощрены участвовать в мобильном AIGC по постоплате из-за отсутствия достоверности в мобильных средах. Обратите внимание, что такая настройка не будет снижать прибыль MASP, поскольку протокол передачи владения платой, упомянутый в разделе 4.3, может защищать отказа обеих сторон. Кроме того, сумма платы за обслуживание AIGC разработана как
1) Утилита клиентов:Каждый клиент может получать прибыль от выходов AIGC несколькими способами, например, предлагая мета -обратные услуги для нижестоящих рынков, используя принесенные AIGC Avatars или непосредственно перепродав выходы на другие. Тем не менее, физические ресурсы, арендованные MASP, должны быть вознаграждены. Следовательно, полезность клиента определяется как вычитание между этими двумя частями, то есть
2) Утилита MASP: MASP получает прибыль, проводя выводы AIGC для клиентов. Их расходы поступают из двух источников. Во -первых, выводы AIGC потребляют огромные вычислительные ресурсы и мощность. Кроме того, MASP должны оплатить плату за транзакцию за установку канала, если каналы между ними и целевыми клиентами не были построены. Следовательно, полезность MASP может быть выражена как
Первым ограничением является стимулирующая совместимость (IC), которая подчеркивает, что ресурсы, фактически инвестированные MASP, должны привести к самой высокой USP. Обратите внимание, что IC отражает внутреннее стремление к MASP, чтобы максимизировать их доход [58]. Второе ограничение, то есть индивидуальная рациональность (IR), требует, чтобы верхняя граница USP превышала порог, поскольку MASPS не неохотно принимал запросы на обслуживание, если результирующий доход слишком низкий [58].
6.2.2.
Авторы:
(1) Yinqiu Liu, Школа компьютерных наук и инженерии, Технологический университет Наняна, Сингапур (yinqiu001@e.ntu.edu.sg);
(2) Hongyang Du, Школа компьютерных наук и инженерии, Технологический университет Нанян, Сингапур (hongyang001@e.ntu.edu.sg);
(3) Dusit niyato, Школа информатики и инженерии, Наньянский технологический университет, Сингапур (dniyato@ntu.edu.sg);
(4) Цзявен Кан, Школа автоматизации, Технологический университет Гуандунга, Китай (kavinkang@gdut.edu.cn);
(5) Zehui Xiong, Столп технологий и дизайна информационных систем, Сингапурский технологический университет и дизайн, Сингапур (zehuixiong@sutd.edu.sg);
(6) Аббас Джамалипур, Школа электротехники и информационной инженерии, Университет Сиднея, Австралия (a.jamalipour@ieee.org);
(7) Сюмин (Шерман) Шен, Департамент электрической и компьютерной инженерии, Университет Ватерлоо, Канада (sshen@uwaterloo.ca).
Эта статья есть
Оригинал