암호화폐 세계는 속도가 생명입니다. 특히 밈 토큰이 들불처럼 번질 때, 원하는 토큰을 찾는 일은 마치 건초 더미에서 바늘을 찾는 것처럼 느껴집니다. 매일 30,000개가 넘는 신규 토큰이 출시되고, 많은 토큰이 비슷한 이름이나 심볼, 심지어 혼동을 유발하려는 로고까지 공유합니다. 기존의 검색 방식은 더 이상 충분하지 않습니다—기본적인 퍼지 매칭에 검증 상태나 유동성 같은 기준을 섞어 정렬하는 수준으로는 끝없는 스크롤을 면하기 어렵습니다.

여기서 Scout.trade가 내놓은 획기적인 해법이 등장합니다: 토큰 검색을 위한 경량 강화 학습(RL). @darkresearchai가 X에 게시한 최근 스레드에서 공개된 이 기술은 이제 브라우저에서 바로 동작합니다. 무거운 서버나 거대한 데이터셋이 필요 없고, 당신과 다른 사용자의 검색 상호작용을 통해 실시간으로 학습합니다.

문제: 토큰 검색이 생각보다 더 까다로운 이유

$DARK 같은 티커를 입력했을 때 근접 매칭 결과나 전혀 관련 없는 항목들로 도배되는 상황을 상상해보세요. 밈 토큰은 특히 바이럴성이 높아 몇 분 만에 인기 급상승을 하지만, 사기성 토큰이나 복제물들과 속성이 겹치는 경우가 많습니다. 시간이 곧 돈인 상황에서 신속하지 않다면 펌프를 놓치기 쉽습니다. Scout는 사용자가 이름이나 심볼만 알고 있고 계약 주소(CA)가 없는 경우가 많아, 검색은 더 똑똑하고 적응형이어야 한다고 지적합니다.

경량 RL이 해결하는 방식

강화 학습은 간단히 말해 시행착오를 통해 보상과 벌칙으로 더 잘 학습해 가는 AI 기법입니다. Scout의 버전은 "경량"인데, 그 이유는 사전 학습이나 고급 하드웨어가 필요 없기 때문입니다. 대신 검증 여부, 거래량, 시가총액, 유동성, 보유 지갑 수, 거래 횟수 같은 토큰 특성에 기반한 소수의 랭킹 전략 집합을 사용합니다.

여기서 마법 같은 부분이 나옵니다: 모든 검색이 시스템을 가르칩니다. 사용자가 최상위 결과를 클릭하면 그 전략이 강화되고, 더 아래 결과를 선택하면 AI는 다음번에 더 잘 작동하도록 가중치를 조정합니다. 이 과정은 브라우저 내에서 작동하는 아주 작은 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 통해 수행되며, 1밀리초도 채 걸리지 않습니다. 추가 네트워크 호출로 속도가 느려지지 않으며, 초기 데이터 없이도 첫날부터 학습을 시작합니다.

시도와 활용의 균형을 맞추기 위해 UCB1(Upper Confidence Bound)을 사용합니다. 안전성도 고려되어 검증(verification)은 항상 강한 요소로 반영되어 의심스러운 토큰이 홍보되는 것을 방지합니다.

논문 기반의 기술적 심층 분석

기술 논문을 들여다보면, 시스템은 랭킹 문제를 다중 무장밴딧(multi-armed bandit) 문제로 취급합니다—과거의 승률을 바탕으로 카지노에서 가장 좋은 슬롯머신을 고르는 것과 비슷합니다. 각 "암(arm)"은 여섯 가지 핵심 피처에 대한 가중치로 정의된 전략입니다.

보상은 사용자가 어디를 클릭하느냐에 따라 정해집니다—상단 클릭은 풀 포인트를 받고, 아래쪽 클릭은 더 적은 점수를 받습니다. 유전 알고리즘을 통해 전략을 진화시킵니다: 적합도 높은 것들을 선택하고, 교차(crossover)시키고, 약간 변이(mutate)시키며, 정규화합니다. 이 모든 처리는 TypeScript로 작성되어 클라이언트 측에서 실행되며, 매우 빠르고 사용자 브라우저에 분산됩니다.

결과는 인상적입니다: 배포 후 진화된 전략은 평균 보상이 최대 95%에 도달해, 86%의 기본값에서 크게 향상되었습니다. 검증 가중치가 증가한 것은 AI가 신뢰도를 높게 평가하는 법을 배웠다는 증거입니다. 지연 시간은 100ms 미만으로 낮아 실시간 사용에 적합합니다.

밈 토큰 사냥꾼에게 주는 이점

밈 토큰 매니아들에게 이 기술은 Scout 같은 플랫폼에서 더 빠르고 정확한 검색을 의미합니다. 비슷한 결과들 사이를 헤매지 않아도 되고, 트렌드가 시간 단위로 바뀌는 암호화폐 혼란 속에서도 시스템이 적응합니다. 스타트업에겐 비용 효율적이며 장애에 강하고, 클릭 위치 같은 최소한의 데이터만 추적해 개인 정보 측면에서도 유리합니다.

실제 운영 5일 만에 Scout는 기본 방식 대비 25%의 개선을 확인했고, 사용자는 검색 결과 상단에서 더 많은 보석 같은 토큰을 발견했습니다. 이는 우리가 밈 토큰을 발견하고 거래하는 방식을 바꿀 잠재력이 있습니다—초보자부터 전문가까지 모두에게 유리합니다.

블록체인 기술에 관심이 있다면 Scout 블로그의 전체 글이나 자세한 내용을 보려면 X의 원문 스레드를 확인해 보세요. 밈 토큰이 암호화폐 담론을 계속 장악하는 한, 이런 도구들은 앞서 나가는 데 필수적입니다.