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Alguns exemplos que discutimos também na sessão com o framework IE e os desafios que eles têm:
Ex 1: Financiamento da Conservação
Processo de Emissão de Créditos
Como funciona
- Os créditos são derivados de métricas mensuráveis
- ex: um proprietário de terras contrata um avaliador de terceiros para avaliar se as árvores estão de pé
- o avaliador traduz esses dados em créditos que podem ser emitidos em um mercado como uma função de recompensa
Desafios:
1. Problemas de Estimativa:
- a etapa de estimativa é frequentemente imprecisa
2. Atrito em cada etapa
- atribuir projetos dentro do escopo envolve atrito significativo
- fora do domínio digital, os processos tornam-se ainda mais lentos e complicados
Ex 2: Publicação Científica
Como funciona
- Os periódicos atuam como IEs para o conhecimento
- Cada local de publicação possui uma pontuação de reputação (ex: fator de impacto)
Ciclo de Incentivo
- Objetivo para os cientistas: acumular reputação através de publicações
Problema/Desafio:
- Os avaliadores (periódicos e conferências) estão entrincheirados há mais de 100 anos.
- Seu ciclo de recompensa não foi atualizado, o que cria rigidez, ineficiência e incentivos desalinhados.

30/07/2025
Na sessão aberta de hoje, realizámos uma análise sobre a aplicação de avaliadores de impacto ou sistemas de recompensa por bloco para 2 domínios: publicação académica e ambiente
Derivámos 5 características úteis no seu design
1. Todas as funções de avaliadores de impacto requerem uma conversão credível em fungibilidade
O poder de hash para btc, armazenamento para fil, etc. são funções matemáticas claras que permitem a emissão contra alguma fórmula
Mas as pessoas só compram a emissão se aceitarem a sua neutralidade. Por exemplo, os créditos de carbono são fungíveis, mas muitos poluidores de carvão utilizam alguma tecnologia ligeiramente melhor e recebem créditos, por isso não é totalmente credível
2. Se obtidos corretamente, os sistemas de avaliadores de impacto tornam-se botões pelos quais podemos alinhar atores de longo prazo em torno de um resultado ideal que queremos
Eles também devem ser métricas que são difíceis de obter, mas fáceis de verificar, semelhante ao btc ou à capacidade de armazenamento
3. Queremos idealmente primeiro resolver algum problema localmente, como "este artigo é suficiente para ser aceito nas conferências"
E fazer essas entradas em problemas mais globais, como "a conferência é de alto impacto", "quão bom é um investigador medido pelas suas publicações em boas conferências"
4. Queremos que os avaliadores de impacto sejam sistemas autoatualizáveis, caso contrário, podem se ossificar em bastiões de poder
Um bom exemplo é a implementação de pluralidade em notas comunitárias ou cluster QF. Se 2 pessoas normalmente discordam, mas agora concordam, isso tem um peso maior. Mas se concordarem novamente na próxima vez, isso tem um peso menor, uma vez que da última vez votaram juntas
5. Finalmente, temos avaliadores de impacto como funções matemáticas duras que liberam algumas emissões versus forças mais suaves e irracionais, como os preços de mercado daquela moeda, que precisam ser comparadas entre si.
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