🧠 代币工程 @ EthCC 系列 [2/12] 今天的演讲：“通过优化 ZK 证明者网络来扩展以太坊”由 @lagrangedev 的 Franklin Delehelle 主讲。 这是我们系列的一部分，涵盖 @EthCC 2025 代币工程轨道的关键演讲。#TEatEthCC2025 ⚙️ 挑战：匹配计算供需 ZK 证明系统计算密集。Franklin 的团队需要一种公平有效地将客户（需要证明）与运营商（提供计算能力）匹配的方法。 转折点：部分结果是无用的。每个匹配必须是全有或全无。 📈 目标：建立一个公平、激励对齐的拍卖 设计问题是双重拍卖的变体——但约束条件比传统市场更严格。 系统必须在五个属性上进行优化： 1. 真实性 2. 群体策略抗性 3. 福利最大化 4. 预算平衡 5. 计算效率 🧠 陷阱：这是一个背包问题 匹配客户和运营商就像试图用形状各异的物品打包行李——正式来说，这是一个组合优化挑战。 完美的解决方案是 NP 完全的，换句话说，在合理的时间内几乎无法解决。 🧪 解决方案：“一个半的 Tetron” 拍卖 为了使其在生产中有效，Franklin 的团队放宽了一些约束： - 不再最大化福利，而是要求正和结果 - 他们定义了一个灵活的算法“家族”，由排名匹配、供需兼容性过滤器和支付逻辑构成 - 家族中的每个变体都是参数化的，并根据用例进行调整。 🔍 算法组件 拍卖框架包括： - 排名规则：按盈利能力和能力对客户和证明者进行排序 - 匹配规则：过滤可行组合（例如，计算 ≥ 需求，价格范围合适） - 支付规则：公平定价工作，优先考虑可用结果而非最佳结果 🧱 现实世界的挑战 即使有一个合理的算法，实施也很麻烦： - 真实网络是连续的，而不是单一的拍卖轮次 - 硬件是异构的（GPU 与 CPU，故障率等） - 客户引入自定义规则和运营商偏好 - 必须考虑对抗性行为 结果：更多的边缘案例，更多的启发式，更多的组合混乱。 🎯 关键要点 ZK 证明的拍卖设计是经济学、优化和工程的艰难结合。 Franklin 展示了如何将理论模型适应真实基础设施需要……妥协，以及对所有系统层次的深刻理解。 🎥 观看完整演讲： 📰 阅读论文： 📚 探索所有摘要：搜索 #TEatEthCC 或访问我们的活动总结：