🧠 Ingineria jetoanelor @ Seria EthCC [2/12] Discuția de astăzi: "Scalarea Ethereum prin optimizarea rețelelor ZK Prover" de Franklin Delehelle din @lagrangedev. Aceasta face parte din seria noastră care acoperă discuțiile cheie din Token Engineering Track la @EthCC 2025. #TEatEthCC2025 ⚙️ Provocarea: potrivirea cererii și ofertei de calcul Sistemele de probă ZK sunt intensive de calcul. Echipa lui Franklin avea nevoie de o modalitate de a potrivi corect și eficient clienții (care doresc dovezi) cu operatorii (care oferă putere de calcul). Întorsătura: rezultatele parțiale sunt inutile. Fiecare meci trebuie să fie totul sau nimic. 📈 Scopul: să construim o licitație echitabilă, aliniată la stimulente Problema de design este o variantă a unei licitații duble – dar cu constrângeri mai dure decât piețele tradiționale. Sistemul a trebuit să optimizeze cinci proprietăți: 1. Adevărul 2. Rezistența la strategia de grup 3. Maximizarea bunăstării 4. Echilibru bugetar 5. Eficiență computațională 🧠 Captura: este o problemă de rucsac Potrivirea clienților și a operatorilor este ca și cum ai încerca să împachetezi o valiză cu articole de formă ciudată – formal, o provocare de optimizare combinatorică. Soluția perfectă este NP-completă, cu alte cuvinte, practic de nerezolvat într-un timp rezonabil. 🧪 Soluția: licitațiile "tetron și jumătate" Pentru a-l face să funcționeze în producție, echipa lui Franklin a relaxat unele constrângeri: - În loc să maximizeze bunăstarea, acestea necesită rezultate cu sumă pozitivă - Au definit o "familie" de algoritmi flexibilă construită din potriviri clasificate, filtre de compatibilitate cerere-ofertă și logică de plată - Fiecare variantă din familie este parametrizată și adaptată în funcție de cazul de utilizare. 🔍 Componentele algoritmului Cadrul de licitație include: - Reguli de clasare: Sortați clienții și furnizorii după profitabilitate și putere - Reguli de potrivire: Filtrați combinațiile fezabile (de exemplu, calcul ≥ nevoie, interval de preț OK) - Reguli de plată: Stabilirea unui preț corect al lucrării, acordând prioritate rezultatelor utilizabile față de cele optime 🧱 Provocări din lumea reală Chiar și cu un algoritm solid, implementarea este dezordonată: - Rețelele reale sunt continue, nu runde de licitație unice - Hardware-ul este eterogen (GPU vs. CPU, rate de eșec etc.) - Clienții introduc reguli personalizate și preferințe ale operatorului - Comportamentul advers trebuie luat în considerare Rezultat: mai multe cazuri limită, mai multă euristică, mai mult haos combinatoriu. 🎯 Concluzii Designul licitației pentru dovedirea ZK este un amestec dur de economie, optimizare și inginerie. Franklin arată cum adaptarea modelelor teoretice la infrastructura reală necesită... compromisuri și înțelegere profundă a tuturor straturilor sistemului. 🎥 Urmărește discursul complet: 📰Citiți lucrarea: 📚 Explorați toate rezumatele: Căutați #TEatEthCC sau vizitați articolul nostru despre eveniment: