Chủ đề thịnh hành
#
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.
Trong phiên họp mở hôm nay, chúng tôi đã thực hiện một phân tích về việc áp dụng các hệ thống đánh giá tác động hoặc loại thưởng khối cho 2 lĩnh vực: xuất bản học thuật & môi trường
Chúng tôi đã rút ra 5 tính năng hữu ích trong thiết kế của chúng
1. Tất cả các chức năng đánh giá tác động đều yêu cầu chuyển đổi đáng tin cậy thành tính khả thi
Công suất băm cho btc, dung lượng lưu trữ cho fil, v.v. là những hàm toán học rõ ràng cho phép phát hành theo một công thức nào đó
Nhưng mọi người chỉ mua vào việc phát hành nếu họ chấp nhận tính trung lập của nó. Ví dụ, tín chỉ carbon có thể chuyển nhượng nhưng nhiều nhà máy than gây ô nhiễm sử dụng một số công nghệ tốt hơn một chút và nhận được tín chỉ, vì vậy điều đó không hoàn toàn đáng tin cậy
2. Nếu được thu thập đúng cách, các hệ thống đánh giá tác động trở thành các nút điều chỉnh mà chúng ta có thể định hướng các tác nhân dài hạn xung quanh một kết quả lý tưởng mà chúng ta muốn
Chúng cũng nên là các chỉ số khó thu thập nhưng dễ xác minh, tương tự như btc hoặc dung lượng lưu trữ
3. Chúng ta muốn lý tưởng đầu tiên giải quyết một số vấn đề tại chỗ như "bài báo này có đủ để được chấp nhận vào các hội nghị không"
Và đưa những đầu vào đó vào các vấn đề toàn cầu hơn như "hội nghị này có tác động cao không", "một nhà nghiên cứu tốt như thế nào được đo bằng các bài báo của họ tại các hội nghị tốt"
4. Chúng ta muốn các đánh giá tác động trở thành các hệ thống tự nâng cấp, nếu không chúng có thể trở thành những thành trì quyền lực
Một ví dụ tốt là việc thực hiện tính đa số trong ghi chú cộng đồng hoặc QF cụm. Nếu 2 người thường không đồng ý nhưng giờ đồng ý, điều đó có trọng số cao hơn. Nhưng nếu họ lại đồng ý lần sau, nó có trọng số thấp hơn vì lần trước họ đã bỏ phiếu cùng nhau
5. Cuối cùng, chúng ta có các đánh giá tác động như những hàm toán học cứng nhắc phát hành một số phát thải so với các lực mềm & phi lý hơn như giá thị trường của loại tiền tệ đó, cần phải được so sánh với nhau.

29 thg 7, 2025
Thật là một buổi thuyết trình đầu tiên tuyệt vời tại buổi hội thảo nghiên cứu của một trong những người tham gia về lý thuyết điều khiển
Anh ấy đã điều hành một công ty định lượng đầy những nhà toán học, vì vậy anh ấy cần xác định chính xác cấu trúc thưởng dựa trên lợi nhuận mà các nhà giao dịch tạo ra
Nó rất kỹ thuật nên nhiều phần đã vượt qua khả năng hiểu của tôi, nhưng tôi đã nắm được một số điểm chính;
1. Chúng ta nên chuyển đổi các vấn đề toàn cầu (như việc người này đã đóng góp bao nhiêu cho công ty) thành các vấn đề địa phương (ai là người chịu trách nhiệm cho giao dịch 100 đô la này và bao nhiêu)
2. Chúng ta tách biệt việc ước lượng hoặc xác định trọng số ra khỏi việc điều khiển hoặc xác định khoản thanh toán dựa trên các tham số đã thu được
3. Đối với các câu hỏi điều khiển, chúng ta chuyển từ cấu trúc đồ thị sang ma trận, làm cho toàn bộ vấn đề phân phối trở nên dễ xử lý hơn
Nhiều điều chúng ta thảo luận rất liên quan đến việc tài trợ sâu. Hai điểm chính mà tôi rút ra được là
- Nếu các phần của ma trận chưa được lấp đầy, liệu chúng ta có thể sử dụng phán đoán của con người để ước lượng câu trả lời của họ không?
- Nếu tài trợ sâu ít mang tính cấu trúc cây hơn và nhiều hơn là một đồ thị có hướng không chu trình, thì liệu các thuật toán gợi ý có thể được áp dụng để xác định trọng số giữa các repo không?




15,09K
Hàng đầu
Thứ hạng
Yêu thích