HTT:DAOrayaki ｜優化二次方融資：利用SGD 實現顯示原理（附機制資源集）_bitstamp交易所app下載

原文作者:Ethereum

創作者：Xinyang

審核者:DAOctor

原文:?QuadraticFunding:ImplementingtherevelationprincipleusingSGD

摘要：二次融資是一種機制，它可以制造社會生產性投資穩定“吸引子”，同時也為非生產性群體投資提供積極但不穩定的激勵。盡管它具有吸引人的均衡特性，但實現均衡并非易事。

我們認為，在這種情況下，如果有良好的圖形界面，直接近似顯示對用戶來說更簡單，因此進一步增加了生產性協調難度和非生產性協調難度之間的差距。我們描述了一個近似啟發過程，參考了Critch2022以及一個使用隨機梯度下降(SGD)的策略執行器，盡管我們可以使用任何全局優化算法，例如Adam、Adagrad等。然后我們討論計算可行性以及如何使策略執行器無需信任和/或保持隱私。

標準QF策略中的信息挑戰

Buterin、Weyl和Hitzig指出，“動態實施很可能是可取的，因為最佳貢獻仍將取決于其他人的貢獻”。換句話說，除非我知道別人貢獻了多少，否則我不知道貢獻多少，但除非他們知道我貢獻了多少，否則其他人不知道貢獻多少。但老實說，我不會經常登錄來檢查和調整我的分配。

讓我們說明如果只是簡單地呈現匹配的靜態預計會發生什么。每個項目將從$0的靜態匹配開始。第一個收到貢獻的項目將跳轉到100%預算的靜態匹配。這會隨著時間的推移而稀釋，但最初的影響是如此之大，以至于它很可能會持續存在，即實際上，被“吸引”來的參與者不會作二次檢查然后退出。

美國立法者敦促白宮解決朝鮮使用數字資產逃避制裁的問題:金色財經報道，美國參議院的三名成員已致函白宮和財政部，敦促打擊朝鮮使用加密貨幣為其核計劃提供資金并逃避制裁的行為。參議員伊麗莎白·沃倫 (Elizabeth Warren)、蒂姆·凱恩 (Tim Kaine) 和克里斯·范·霍倫 (Chris Van Hollen)要求拜登政府提供信息，說明美國政府如何努力解決朝鮮非法使用數字資產的問題。

信中援引的報道稱，過去幾年，朝鮮有條不紊地建立了數字資產方面的專業知識，自2018年以來，朝鮮黑客盜竊了價值超過30億美元的加密貨幣，這些資金被用于資助該國的部分導彈計劃。[2023/8/5 16:19:51]

直觀的結論是，“先行者”對公共物品的結果具有不成比例的影響。Gitcoin的相關數據初步表明，可能確實存在先行者優勢。

我們能想出一個“智能”預計嗎？這樣的努力可能會面臨全信息限制，引入中心化的嚴重偏見，或兩者兼而有之。

顯示原理

顯示原理指出，對于任何機制m1都有一個“直接機制”m2，直接詢問代理人的偏好并為他們執行策略。是否m2比m1更有用，取決于偏好的描述長度。在QF這里，完整的偏好描述是一個連續函數；但是，我們可以近似指定此函數為一維或二維的一些數據點。請注意，我們不考慮聯合效用，因為這會增加描述長度；所以，這更適用于相對獨立的商品或單一商品的博弈。

啟發

我們有無數的方法來改善用戶界面，但一個簡單的界面可能是一個基于點擊/拖動的界面，人們可以拖動和/或鍵入一些的值。另一個可能是“批量價格”用戶界面，用戶可以對我們的“批量折扣”出價，直到他們滿意為止。我們還向用戶解釋，他們在項目上花費的金額永遠不會超過他們給我們的個人估值。然后我們將使用任何常見的插值方法并將結果提交給策略執行器。請注意，如果給定項目的總邊際效用近似值偏離?，則該項目可能資金不足或資金過剩，因為邊際社會效益(MSB)將與其他項目相差k。我們預計，隨著越來越多的人報告一個給定項目，隨機錯誤近似值將平均化。

Move to Earn應用STEPN集成Apple Pay:5月22日消息，Move to Earn應用STEPN集成Apple Pay，允許用戶通過法幣直接購買運動鞋NFT。[2023/5/22 15:18:49]

這個例子有助于你建立概念，標準QF在用戶每次登錄時都會重新查詢用戶的出價，因為匹配金額會不斷變化。此UI會預先查詢一個最少的出價集。

該方案類似于Critch2022中介紹的，這也表明一個討論組件比啟發本身更重要。請注意，Critch2022通常預設的是高度敬業的個體子集，試圖代表整個世界的效用，而不是茫茫多不那么敬業的自私代理人的項目需要無私，并且參與/奉獻也遵循80/20法則）。Critch的觀點是有道理的，盡管進一步的討論超出這篇文章的范圍。

優化

用戶將授權一些支付給機器人，然后機器人將運行梯度下降，模擬用戶在頻繁檢查和調整分配時可能會做的事情。

Buterin、Weyl和Hitzig(2018)還指出，非凹效用是自然的，但會使系統的吸引子非全局。因此，我們可以通過使用梯度下降/全局最優化的隨機變種來實現收益，從這個意義上說，SGD也可以作為一種策略修改來誘導相關均衡。

在機制中使用區塊鏈-SGD-協調器可能是一個更廣泛的加密經濟研究領域。例如，代理人對損失函數的選擇會影響它選擇的均衡，這可能使設計者能夠控制效率與公平、風險與收益等。一個自然的問題是，人們在同一場游戲的不同協調者之間選邊站，元游戲是否會因此產生。

過去1小時交易所的ETH存款數量(7d MA)創歷史新高:金色財經消息，據Glassnode數據顯示，過去1小時交易所的ETH存款數量(7d MA)創歷史新高，達5872.696個，此前高點為2022年3月22日的5537.405。[2022/7/26 2:38:04]

均衡選擇問題與維度災難有關——吸引子的數量和發現它們的難度可能會因人數而急劇增加。我們現在正在優化具有超過數千億參數的深度學習模型的事實讓我們感到欣慰，盡管這種規模的優化成功可能涉及各種前沿技術和手動調整。我們預計優化超過數千到數百萬的貢獻量不會有很大的問題，特別是如果空間確實是凹的，而且考慮到問題的本質不是黑匣子，我們可以對起點做出有根據的猜測。然而，一旦我們需要證明，計算就會突然變得昂貴起來。我們強調，如果參與者在心理上執行，SGD算法面臨的任何優化挑戰將更加嚴峻。

如果我們使用報告估值的線性插值，離散優化也可能提供優化。我們不需要沿著梯度下降，而是在點之間移動。

交互復雜度

公共物品的性質是，每個物品i都與每個參與者j相關。因此，系統的交易成本是X*Y*K，其中X=人口，Y=公共物品選項的數量，K=交易成本。我們認為，進入效用曲線的K低于使用直接貢獻博弈的K，如果UI設計沒毛病，K基本上是最小的，瓶頸是X*Y。由于激勵的原因，降采樣X可能不可行，而對Y的隨機降采樣的改進可能來自同行評審、搜索和個性化推薦。

同意、無需信任和隱私

因為我們授權機器人替我們花錢，所以我們必須強制機器人做正確的事情。這是一個共識和/或證明的用例。

PlayUp起訴前CEO破壞其4.5億美元被FTX收購敗訴:金色財經報道，美國聯邦法院裁決，線上體育競彩公司 PlayUp 起訴前CEO破壞其4.5億美元被FTX收購敗訴。PlayUp 于 2020 年聘請 Lalia Mintas 擔任其美國公司首席執行官，2021 年指控她破壞了 PlayUp 以 4.5 億美元出售給加密貨幣公司 FTX的談判，并聲稱 Lalia Mintas 發表了 FTX 內部運營的貶損言論以破壞潛在的收購。根據判決結果顯示，Lalia Mintas 的言論并不是這筆收購交易失敗的原因。（sporttechie）[2022/7/21 2:28:07]

我們也可能希望輸入和個人分配是隱私的。SGD方法實際上更適合差分隱私，因為計算本質上是最大批量的，即總的最終分配可以直到最后才揭曉。在直接貢獻的情況下，我們必須定期更新分配估計，這暴露了更新頻率和隱私之間的權衡。

鑒于這種隱私能力，我們可能想重新審視MACI匿名化。

心理學

有人可能會爭辯說，看到一場巨大的和/或夸大的匹配預計，能讓人享受參與QF的樂趣，比起潛在的機制最優化的扭曲，這是值得的，并且/或者機制的最優化在實踐中是一個不切實際的目標。如果該機制的很大一部分吸引力實際上是其心理效應而不是博弈論效應，那么我們仍然可以報告預計匹配。

混合系統

同時具有傳統的QF體驗和SGD體驗是可能的。在這種情況下，SGD代理將信息傳達給傳統參與者會很有幫助，這再一次提醒了我們更新頻率的權衡問題。

Playful Studios成立Web3子公司，并獲由Paradigm領投的4600萬美元融資:6月14日消息，游戲Wordswith Friends聯合創始人PaulBettner的獨立游戲工作室Playful Studios宣布成立Web3子公司The Wildcard Alliance，同時，The Wildcard Alliance還完成4600萬美元A輪融資，Paradigm領投，其他投資方包括Griffin Gaming Partners和SabrinaHahn等。

The Wildcard Alliance聯合創始人兼首席執行官PaulBettner表示，Wildcard首先關注的是樂趣，將打造下一代觀眾運動來歡迎整個社區的競爭者、收藏家、贊助商和粉絲一起娛樂。（prnewswire）[2022/6/14 4:26:26]

感謝

感謝GlenWeyl的有力反饋，作者后來使用“競標語言”框架對這個概念進行了重大修改和擴展。如果有興趣，請看較新的文章，不過本文仍可作為一篇很好的背景文章理解。

尾注

https://anvaka.github.io/fieldplay/?cx=0480000000000005&cy=3.0061&w=13.711400000000001&h=13.711400000000001&dt=0.01&fo=0.998&dp=0.009&cm=1&vf=%2F%2F%20alpha%20%3D%200.5%2C%20V_i%5Ep%28F_p%29%20%3D%20arctan%28F_p%29%0Avec2%20get_velocity%28vec2%20p%29%20%

https://anvaka.github.io/fieldplay/?cx=9.78905&cy=7.32765&w=32.5177&h=32.5177&dt=0.01&fo=0.998&dp=0.009&cm=1&vf=%2F%2F%20Prisoner%27s%20Dilemma%3A%20alpha%20%3D%200.5%2C%20V_i%5Ep%28F_p%29%20%3D%20F_p%20%2F%202%0Avec2%20get_velocity%28vec2%20p%29%20%7B%0A%

https://www.wolframalpha.com/input?i=3d+plot+0.5%280.5%28sqrt%28x%29+%2B+sqrt%28y%29%29%5E2+%2B+0.5x%29+-+x+and+0.5%280.5%28sqrt%28x%29+%2B+sqrt%28y%29%29%5E2+%2B+0.5y%29+-+y%2C+x+from+0+to+1%2C+y+from+0+to+1

https://www.youtube.com/watch?v=yDJ5KiZx7Yw

https://optimization.cbe.cornell.edu/index.php?title=Adam

https://optimization.cbe.cornell.edu/index.php?title=AdaGrad

https://arxiv.org/abs/1809.06421

https://gov.gitcoin.co/t/improving-grant-matching-estimates-during-the-round/7809/3

https://www.youtube.com/watch?v=yDJ5KiZx7Yw

https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_principle

https://anvaka.github.io/fieldplay/?cx=9.78415&cy=6.979699999999999&w=32.5079&h=32.5079&dt=0.01&fo=0.998&dp=0.009&cm=1&vf=%2F%2F%20alpha%20%3D%201.%2C%20V_i%5Ep%28F_p%29%20%3D%205%28arctan%28F_p%20-%2010%29%20-%20arctan%28-10%29%29%0Avec2%20get_velocity%28

https://en.wikipedia.org/wiki/Correlated_equilibrium

https://ocw.mit.edu/courses/14-01-principles-of-microeconomics-fall-2018/88b8835701f40269b3fb5b5e537179a3_MIT14_01F18_lec18_25.pdf

https://en.wikipedia.org/wiki/Equilibrium_selection

https://en.wikipedia.org/wiki/Folk_theorem_(game_theory)

https://www.goodreads.com/quotes/82034-he-who-controls-the-spice-controls-the-universe

https://docs.cosmos.network/main/intro/overview.html

https://protocol.penumbra.zone/main/crypto/flow-encryption/threshold-encryption.html

https://ethresear.ch/t/maci-anonymization-using-rerandomizable-encryption/7054

https://ethresear.ch/t/quadratic-funding-optimal-incremental-revelation-for-the-multi-good-case/13109

來源：金色財經

Tags：AMPHTTTPSTHEbitstamp交易所app下載HTT幣tps幣行情Ethereum Alpes

以太坊最新價格