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Lors de la session ouverte d'aujourd'hui, nous avons réalisé une analyse sur l'application des systèmes d'évaluateur d'impact ou de récompense de bloc pour 2 domaines : l'édition académique et l'environnement.
Nous avons dérivé 5 caractéristiques utiles dans leur conception.
1. Toutes les fonctions d'évaluateur d'impact nécessitent une conversion crédible en fongibilité.
La puissance de hachage pour le btc, le stockage pour le fil, etc. sont des fonctions mathématiques claires permettant l'émission selon une certaine formule.
Mais les gens n'achètent l'émission que s'ils acceptent sa neutralité. Par exemple, les crédits carbone sont fongibles, mais de nombreux pollueurs de charbon utilisent une technologie légèrement meilleure et reçoivent des crédits, donc ce n'est pas entièrement crédible.
2. Si obtenus correctement, les systèmes d'évaluateur d'impact deviennent des outils par lesquels nous pouvons aligner les acteurs à long terme autour d'un résultat idéal que nous souhaitons.
Ils devraient également être des métriques qui sont difficiles à obtenir mais faciles à vérifier, similaires à btc ou à la capacité de stockage.
3. Nous voulons idéalement d'abord résoudre un problème local comme "ce papier est-il suffisant pour être accepté aux conférences ?"
Et faire ces entrées sur des problèmes plus globaux comme "la conférence a-t-elle un impact élevé ?", "quelle est la qualité d'un chercheur mesurée par ses publications dans de bonnes conférences ?"
4. Nous voulons que les évaluateurs d'impact soient des systèmes auto-améliorants, sinon ils peuvent s'ossifier en bastions de pouvoir.
Un bon exemple est la mise en œuvre de la pluralité dans les notes communautaires ou le QF de cluster. Si 2 personnes sont normalement en désaccord mais sont maintenant d'accord, cela a un poids plus élevé. Mais si elles sont à nouveau d'accord la prochaine fois, cela a un poids plus faible puisque la dernière fois elles ont voté ensemble.
5. Enfin, nous avons des évaluateurs d'impact en tant que fonctions mathématiques dures qui libèrent certaines émissions contre des forces plus douces et irrationnelles comme les prix du marché de cette monnaie, qui doivent être mises en balance les unes contre les autres.

29 juil. 2025
Quelle excellente première présentation lors de la retraite de recherche par l'un des participants sur la théorie du contrôle.
Il dirigeait une société de quant avec des mathématiciens, donc il devait déterminer exactement la structure des primes en fonction des bénéfices réalisés par les traders.
C'était très technique, donc une grande partie m'a échappé, mais j'ai retenu quelques points clés :
1. Nous devrions convertir les problèmes globaux (comme combien cette personne a contribué à l'entreprise) en problèmes locaux (qui était responsable de ce trade de 100 $ et combien).
2. Nous séparons l'estimation ou la détermination des poids du contrôle ou de la détermination des paiements en fonction des paramètres obtenus.
3. Pour les questions de contrôle, nous passons d'une structure de graphe à une matrice, rendant tout le problème de distribution plus gérable.
Une grande partie de ce que nous avons discuté était très pertinent pour le financement profond. Mes 2 principaux enseignements étaient :
- Si des parties de la matrice ne sont pas remplies, pouvons-nous utiliser un jugement humain distillé pour estimer leurs réponses ?
- Si le financement profond est moins une structure d'arbre et plus un graphe acyclique dirigé, alors des algorithmes de recommandation peuvent-ils être appliqués pour obtenir des poids entre les dépôts ?




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