🧠 トークンエンジニアリング@EthCCシリーズ [2/12] 今日の講演: @lagrangedev の Franklin Delehelle による「ZK Prover Networks の最適化によるイーサリアムのスケーリング」。 これは、2025 @EthCCのトークン エンジニアリング トラックの重要な講演をカバーするシリーズの一部です。#TEatEthCC2025 ⚙️ 課題: コンピューティングの需要と供給のマッチング ZK プルーフ システムは計算集約型です。フランクリン氏のチームは、クライアント(証明を求める人)とオペレーター(コンピューティング能力を提供する人)を公平かつ効率的にマッチングする方法を必要としていました。 ひねり:部分的な結果は役に立たない。すべての試合はオール・オア・ナッシングでなければなりません。 📈 目標: 公正でインセンティブに沿ったオークションを構築する 設計上の問題はダブルオークションのバリエーションですが、従来の市場よりも厳しい制約があります。 システムは、次の 5 つのプロパティにわたって最適化する必要がありました。 1. 真実性 2. グループ戦略の防止性 3. 福祉の最大化 4. 予算バランス 5. 計算効率 🧠 落とし穴: ナップザックの問題です クライアントとオペレーターのマッチングは、スーツケースに奇妙な形のアイテムを詰め込もうとするようなもので、正式には組み合わせ最適化の課題です。 完璧な解はNP完全、つまり、妥当な時間で実質的に解くことはできません。 🧪 解決策:「テトロンと半」オークション 本番環境で機能させるために、Franklin のチームはいくつかの制約を緩和しました。 - 福祉を最大化するのではなく、正の和の結果が必要です - 彼らは、ランク付けされた一致、需要と供給の互換性フィルター、および支払いロジックから構築された柔軟なアルゴリズム「ファミリー」を定義しました - ファミリー内の各バリアントは、ユースケースごとにパラメーター化され、適応されます。 🔍 アルゴリズムコンポーネント オークションの枠組みには次のものが含まれます。 - ランキングルール: 収益性とパワーでクライアントと証明者を並べ替えます - マッチングルール:実行可能な組み合わせをフィルタリングします(例:≥ニーズを計算、価格帯はOK) - 支払いルール: 作品の価格を公平に設定し、最適な結果よりも使用可能な結果を優先します 🧱 現実世界の課題 健全なアルゴリズムを使用しても、実装は厄介です。 - 実際のネットワークは連続的であり、単一のオークションラウンドではありません - ハードウェアが異種である (GPU と CPU、故障率など) - クライアントはカスタムルールとオペレーター設定を導入します - 敵対的な行動を考慮する必要があります 結果:より多くのエッジケース、より多くのヒューリスティック、より多くの組み合わせのカオス。 🎯 テイクアウト ZK証明のためのオークション設計は、経済性、最適化、エンジニアリングのハードブレンドです。 フランクリンは、理論モデルを実際のインフラストラクチャに適応させるには、どのような方法が必要かを示しています...妥協点、およびすべてのシステム層の深い理解。 🎥 講演全文を見る: 📰論文を読む: 📚 すべての概要を調べる: 検索 #TEatEthCC または、イベントの記事をご覧ください。