Argomenti di tendenza
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
🧠 Ingegneria dei Token @ EthCC Series [2/12]
Oggi si parla di: “Scalare Ethereum ottimizzando le reti ZK Prover” di Franklin Delehelle di @lagrangedev.
Questo è parte della nostra serie che copre i discorsi chiave del Token Engineering Track a @EthCC 2025. #TEatEthCC2025
⚙️ La Sfida: Abbinare Offerta e Domanda di Calcolo
I sistemi di prova ZK sono intensivi in termini di calcolo. Il team di Franklin aveva bisogno di un modo per abbinare in modo equo ed efficiente i clienti (che vogliono prove) con gli operatori (che offrono potenza di calcolo).
La particolarità: i risultati parziali sono inutili. Ogni abbinamento deve essere tutto o niente.
📈 L'Obiettivo: Costruire un'Asta Equa e Allineata agli Incentivi
Il problema di design è una variazione di un'asta doppia — ma con vincoli più difficili rispetto ai mercati tradizionali.
Il sistema doveva ottimizzare su cinque proprietà:
1. Veridicità
2. Resistenza alla strategia di gruppo
3. Massimizzazione del benessere
4. Bilanciamento del budget
5. Efficienza computazionale
🧠 Il Problema: È un Problema dello Zaino
Abbinare clienti e operatori è come cercare di riempire una valigia con oggetti di forme strane — formalmente, una sfida di ottimizzazione combinatoria.
La soluzione perfetta è NP-completa, in altre parole, praticamente irrisolvibile in un tempo ragionevole.
🧪 La Soluzione: Aste “Tetron e Mezzo”
Per farlo funzionare in produzione, il team di Franklin ha allentato alcuni vincoli:
- Piuttosto che massimizzare il benessere, richiedono risultati a somma positiva
- Hanno definito una “famiglia” di algoritmi flessibili costruiti da abbinamenti classificati, filtri di compatibilità offerta-domanda e logica di pagamento
- Ogni variante nella famiglia è parametrizzata e adattata per caso d'uso.
🔍 Componenti dell'Algoritmo
Il framework dell'asta include:
- Regole di classificazione: Ordinare clienti e provers per redditività e potenza
- Regole di abbinamento: Filtrare combinazioni fattibili (ad es., calcolo ≥ necessità, intervallo di prezzo OK)
- Regole di pagamento: Prezzo del lavoro in modo equo, dando priorità ai risultati utilizzabili rispetto a quelli ottimali
🧱 Sfide nel Mondo Reale
Anche con un algoritmo solido, l'implementazione è complicata:
- Le reti reali sono continue, non singoli round d'asta
- L'hardware è eterogeneo (GPU vs. CPU, tassi di guasto, ecc.)
- I clienti introducono regole personalizzate e preferenze degli operatori
- Il comportamento avverso deve essere considerato
Risultato: più casi limite, più euristiche, più caos combinatorio.
🎯 Conclusioni
Il design delle aste per la prova ZK è una difficile combinazione di economia, ottimizzazione e ingegneria.
Franklin mostra come adattare modelli teorici a infrastrutture reali richiede… compromessi e una profonda comprensione di tutti i livelli del sistema.
🎥 Guarda il discorso completo:
📰 Leggi il documento:
📚 Esplora tutti i riassunti: Cerca #TEatEthCC
o visita il nostro resoconto dell'evento:



4,31K
Principali
Ranking
Preferiti