MATCH:DAOrayaki ｜Gen Weyl等最新研究：二次方機制中的抗共謀和多元性_atc

GenWeyl、LeonErichsen和JoelMiller最近發表了一篇關于二次方機制中的抗共謀和多元性的論文。在這篇論文中，作者們試圖更深入地研究DeSoc論文附錄中提出的一些機制：PairwiseDiscounting,ClusterMatchandOffsetMatch，并在此基礎上提出新的機制。本文摘取該論文的關鍵部分進行探討。

摘要：

自2018年起，二次方資助機制(QF)成為在具有完全理性的個體參與者的假設下，民主提供公共物品的獨特優化設計。在本文中，作者的目標是重新定義人類的理性和原子化描述，探索多元化的QF機制，以識別參與者之間社會聯系的影響并激勵跨越社會差異的合作。考慮到這一目標，作者：

首先：將抗共謀定義為反對二次方融資模型中不成比例的權力積累的標準，這種權力積累可能源于先前存在的參與者關系，并認為抗共謀QF和多元QF是同一枚硬幣的兩個面。其次：評估二次方資助機制的各種迭代，測試它們的抗共謀性和其他社會與技術問題。然后，作者提出了幾種新機制，包括面向連接的集群匹配，與作者提出的抗共謀定義吻合。?本文的研究結果顯示了使二次方資助機制更加多元化的巨大潛力。該研究還可指導計算設計的原則和實踐，彌合古典經濟學和社會現實之間的認識論鴻溝。

Paypal：80%的元宇宙用戶目前使用加密貨幣:金色財經報道，Paypal對元宇宙的一項調查顯示，56% 的受訪者表示，他們對加密貨幣的使用將在未來五年內增加。 80%的元宇宙用戶目前使用加密貨幣，而 97% 的元宇宙用戶持有加密貨幣，其中BTC持有量最大，ETH、RBX分列第二和第三。[2023/6/7 21:20:46]

定義QF中的抗共謀

為了正義定義“抗共謀”，作者借鑒常規的QF機制。在常規的QF中，隨著貢獻的增長，受益遞減。

當代理人貢獻x時，系統在外部匹配資金中添加O(√x)。如果代理人可以貢獻x并在匹配資金中勉強維持O(x)，那這可能是個問題。但是，如果我們想象代理人可以分組協調，那么這正是普通QF中可能發生的事情：一個小組可以共同貢獻x并獲得在x中線性增長或更快增長的匹配資金。

數據：超過98%的Algorand的地址處于虧損狀態:金色財經報道，根據加密分析平臺IntoTheBlock數據顯示，Layer 1權益證明協議Algorand（ALGO）目前有超過1640萬個地址處于虧損狀態，這一數字占到Algorand鏈上注冊總地址數量的98%以上，其表現也落后于以太坊、Cardano、Solana和Avalanche等同行。（u.today）[2023/3/18 13:11:34]

因此，將抗共謀定義為本質上是這種收益遞減屬性對群體的延伸似乎很自然。具體來說，我們通過三個子屬性定義抗共謀：

代理人收益遞減：如果代理人出資x，則外部配套資金的數量為O(√x)。團體收益遞減：如果一組協調代理人共同出資x，則外部配套資金的數量為O(√x)。增加新成員的收益遞減：如果x個代理人加入一個組，每個人貢獻一些恒定的數量y，那么外部匹配資金的數量是O(√x)和O(√y)。這些代理對系統來說可以是全新的，也可以已經在其他組中。

俄羅斯央行正與國會合作，使比特幣挖礦在該國合法化:金色財經報道，Bitcoin Magazine在社交媒體上稱，俄羅斯央行正與國會合作，使比特幣挖礦在該國合法化，[2023/2/28 12:34:45]

同時，該定義將假設組成員信息的完整性。但這是該定義的缺陷之一，因為即使DeSoc也難以完整、準確的獲取成員的信息。

回顧DeSci論文中的機制并進一步優化

DeSoc論文中的三種機制：PairwiseDiscounting、ClusterMatch和OffsetMatch各有長處，但并不符合上述對抗共謀定義的技術標準。

觀點：攻擊Wintermute的黑客可能是其團隊內部成員:9月27日消息，Librehash（James Edwards）在Medium發布有關Wintermute黑客攻擊事件的分析文章。Librehash認為，Wintermute的智能合約被交互并最終被利用的方式表明黑客攻擊由內部人員進行。

文章聲稱，“外部賬戶（EOA）發起的相關交易表明，黑客很可能是Wintermute團隊的內部成員。”需要注意的是James Edwards并非知名的網絡安全研究員或分析師。

據此前報道，Wintermute于9月20日在DeFi黑客攻擊中損失1.6億美元。Wintermute通過鏈上消息警告黑客在規定日期前歸還被盜資產，否則面臨法律訴訟。（Cointelegraph）[2022/9/27 22:33:09]

PairwiseDiscounting不會因增加新成員而減少收益，而是利用一個非常強大和直觀的想法來減少我們稍后使用的資金數額的特定部分。ClusterMaClusterMatch使用了另一個不錯的想法：使用組信息創建合成的“組捐贈”，然后對這些進行QF。但是，它不會導致代理人的收益遞減或團體收益遞減。OffsetMatch帶來了一組有點正交的技術問題。OffsetMatch使用線性方程組的解來校準資金，但事實證明這個系統并不總是有解。我們能夠表征與可解方程組對應的環境集，并利用該表征添加預處理步驟以保證可解性。但我們也能夠證明，抵消匹配有時會完全吃掉代理人的捐款，根本不會增加資金，因此首先讓代理人參與有點不合理。因此，作者設計一種新機制，即面向連接的集群匹配，它本質上結合了成對折扣和集群匹配的思想，以實現我們對抗共謀定義中的所有三個子屬性。我們還建議進一步探索另外兩種有前途的機制。比如，最興奮的EigenMatch，它使用社交圖的鄰接矩陣的特征向量來校準資金水平。

Tether：5月持有的美債占市場總量的2%以上:9月6日消息，Tether發文《Tether如何讓美元保持強勢》，稱Tether已成為美國國債的買家，5月份Tether持有的美債占美債市場總量的2%以上，超過了伯克希爾哈撒韋公司（Berkshire Hathaway）擁有的金額。截至今天，商業票據總敞口再次降至約37億美元（從2021年7月的300億美元一路下降），到2022年10月底將降至零。[2022/9/6 13:12:29]

EigenMatch：是一個類似Cluster-Match的過程，但在更廣義的“組”概念下。這種機制不是吸收一組群體，而是直接從社交圖譜中發揮作用。該機制從計算社交圖的鄰接矩陣的特征向量開始。然后，將所有特征向量的集合作為組的集合，并將每個代理包含在每個組中，權重對應于該代理對該組特征向量的索引。然后，利用這些權重來計算“群體貢獻”，并對群體貢獻進行正常的QF，就像在ClusterMatch中一樣。形式上，設E為社交圖譜的特征向量集。那么EigenMatch可能會計算資金金額為：

其中c表示所有貢獻的向量。這只是想法階段。每個組中每個代理的權重不一定需要恰好是該代理在該組特征向量中的權重。此外，可以考慮以某種方式在計算中使用每個特征向量的特征值。

與偏移匹配一樣，該機制將所有代理對代理的成對社交信息包含在一個n×n矩陣中，而不是僅僅形成本地集群。但就像聚類匹配一樣，它是關于像人一樣聚類，而不是僅僅抵消協調產生的影響。作者希望對該機制的進一步探索將提高對多元QF的理解。

局限性和未來的工作

作者并不是要在這里證明哪種機制是“最好的”——相反，只是從一個特定的技術角度來看這個領域。肯定還有其他方法可以定義抗共謀和其他一般的理想屬性。與此相關的是，探索這些機制在缺乏有關群體的完整信息或在更細微的群體表示的情況下的行為將非常重要。?

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