DAOrayaki ｜優化二次方融資：利用SGD 實現顯示原理（附機制資源集）_HTT

原文作者:Ethereum

創作者：Xinyang

審核者:DAOctor

原文:?QuadraticFunding:ImplementingtherevelationprincipleusingSGD

摘要：二次融資是一種機制，它可以制造社會生產性投資穩定“吸引子”，同時也為非生產性群體投資提供積極但不穩定的激勵。盡管它具有吸引人的均衡特性，但實現均衡并非易事。

我們認為，在這種情況下，如果有良好的圖形界面，直接近似顯示對用戶來說更簡單，因此進一步增加了生產性協調難度和非生產性協調難度之間的差距。我們描述了一個近似啟發過程，參考了Critch2022以及一個使用隨機梯度下降(SGD)的策略執行器，盡管我們可以使用任何全局優化算法，例如Adam、Adagrad等。然后我們討論計算可行性以及如何使策略執行器無需信任和/或保持隱私。

標準QF策略中的信息挑戰

Buterin、Weyl和Hitzig指出，“動態實施很可能是可取的，因為最佳貢獻仍將取決于其他人的貢獻”。換句話說，除非我知道別人貢獻了多少，否則我不知道貢獻多少，但除非他們知道我貢獻了多少，否則其他人不知道貢獻多少。但老實說，我不會經常登錄來檢查和調整我的分配。

讓我們說明如果只是簡單地呈現匹配的靜態預計會發生什么。每個項目將從$0的靜態匹配開始。第一個收到貢獻的項目將跳轉到100%預算的靜態匹配。這會隨著時間的推移而稀釋，但最初的影響是如此之大，以至于它很可能會持續存在，即實際上，被“吸引”來的參與者不會作二次檢查然后退出。

Web3社交圖譜Relation集成ChatGPT提供AI Chat Bot服務:12月7日消息，Web3社交圖譜基礎設施Relation宣布集成ChatGPT人工智能對話模型，在Relation IM中提供不受地區限制的AI Bot服務。

此前消息，1月28日，基于Internet Computer的Web3社交基礎設施Relation宣布以2000萬美元估值完成種子輪融資。[2022/12/7 21:28:47]

直觀的結論是，“先行者”對公共物品的結果具有不成比例的影響。Gitcoin的相關數據初步表明，可能確實存在先行者優勢。

我們能想出一個“智能”預計嗎？這樣的努力可能會面臨全信息限制，引入中心化的嚴重偏見，或兩者兼而有之。

顯示原理

顯示原理指出，對于任何機制m1都有一個“直接機制”m2，直接詢問代理人的偏好并為他們執行策略。是否m2比m1更有用，取決于偏好的描述長度。在QF這里，完整的偏好描述是一個連續函數；但是，我們可以近似指定此函數為一維或二維的一些數據點。請注意，我們不考慮聯合效用，因為這會增加描述長度；所以，這更適用于相對獨立的商品或單一商品的博弈。

啟發

我們有無數的方法來改善用戶界面，但一個簡單的界面可能是一個基于點擊/拖動的界面，人們可以拖動和/或鍵入一些的值。另一個可能是“批量價格”用戶界面，用戶可以對我們的“批量折扣”出價，直到他們滿意為止。我們還向用戶解釋，他們在項目上花費的金額永遠不會超過他們給我們的個人估值。然后我們將使用任何常見的插值方法并將結果提交給策略執行器。請注意，如果給定項目的總邊際效用近似值偏離?，則該項目可能資金不足或資金過剩，因為邊際社會效益(MSB)將與其他項目相差k。我們預計，隨著越來越多的人報告一個給定項目，隨機錯誤近似值將平均化。

紅十字國際委員會與Partisia合作測試基于區塊鏈的代幣化援助:12月3日消息，紅十字國際委員會(ICRC)正在通過與L1區塊鏈Partisia合作開發一種替代現金和代金券援助的加密貨幣。如果成功，它可能會導致紅十字國際委員會通過“穩定的實用代幣”提供援助，其價值將以類似于穩定幣的方式與資產價格掛鉤。目前，這是通過紙質代金券或現金分發的，新的解決方案將幫助向沖突地區的人們分發代幣化援助。(The Block)[2022/12/3 21:18:56]

這個例子有助于你建立概念，標準QF在用戶每次登錄時都會重新查詢用戶的出價，因為匹配金額會不斷變化。此UI會預先查詢一個最少的出價集。

該方案類似于Critch2022中介紹的，這也表明一個討論組件比啟發本身更重要。請注意，Critch2022通常預設的是高度敬業的個體子集，試圖代表整個世界的效用，而不是茫茫多不那么敬業的自私代理人的項目需要無私，并且參與/奉獻也遵循80/20法則）。Critch的觀點是有道理的，盡管進一步的討論超出這篇文章的范圍。

優化

用戶將授權一些支付給機器人，然后機器人將運行梯度下降，模擬用戶在頻繁檢查和調整分配時可能會做的事情。

Buterin、Weyl和Hitzig(2018)還指出，非凹效用是自然的，但會使系統的吸引子非全局。因此，我們可以通過使用梯度下降/全局最優化的隨機變種來實現收益，從這個意義上說，SGD也可以作為一種策略修改來誘導相關均衡。

數據：近24小時全網爆倉8.06億美元:金色財經報道，據Coinglass數據，近24小時全網爆倉8.06億美元，其中比特幣爆倉3.68億美元，以太坊爆倉3.54億美元。[2022/10/26 16:39:16]

在機制中使用區塊鏈-SGD-協調器可能是一個更廣泛的加密經濟研究領域。例如，代理人對損失函數的選擇會影響它選擇的均衡，這可能使設計者能夠控制效率與公平、風險與收益等。一個自然的問題是，人們在同一場游戲的不同協調者之間選邊站，元游戲是否會因此產生。

均衡選擇問題與維度災難有關——吸引子的數量和發現它們的難度可能會因人數而急劇增加。我們現在正在優化具有超過數千億參數的深度學習模型的事實讓我們感到欣慰，盡管這種規模的優化成功可能涉及各種前沿技術和手動調整。我們預計優化超過數千到數百萬的貢獻量不會有很大的問題，特別是如果空間確實是凹的，而且考慮到問題的本質不是黑匣子，我們可以對起點做出有根據的猜測。然而，一旦我們需要證明，計算就會突然變得昂貴起來。我們強調，如果參與者在心理上執行，SGD算法面臨的任何優化挑戰將更加嚴峻。

如果我們使用報告估值的線性插值，離散優化也可能提供優化。我們不需要沿著梯度下降，而是在點之間移動。

交互復雜度

公共物品的性質是，每個物品i都與每個參與者j相關。因此，系統的交易成本是X*Y*K，其中X=人口，Y=公共物品選項的數量，K=交易成本。我們認為，進入效用曲線的K低于使用直接貢獻博弈的K，如果UI設計沒毛病，K基本上是最小的，瓶頸是X*Y。由于激勵的原因，降采樣X可能不可行，而對Y的隨機降采樣的改進可能來自同行評審、搜索和個性化推薦。

Aptos質押開發者：在交易所上線的Aptos Token不會來自公共供應:金色財經報道，據從事Aptos質押開發工作的Solana開發人員Paul Fidika在社交媒體上透露，FTX、Coinbase和Binance上線出售的Aptos Token不會來自于該項目的公共代幣供應，他表示自己作為開發人員的個人參與經驗導致他對該項目感到失望。Paul Fidika還透露了其他幾個問題，包括：

1、Aptos沒有社區運營也沒有免許可驗證者，所有101位驗證者均由Aptos Labs / Foundation親自挑選，驗證者必須在開曼群島簽署一份仲裁協議才能包含在內。

2、Aptos使用了虛假的權益證明共識機制，其機制只用于經濟而非安全（因為投資者喜歡PoS，因為如果流通供應大部分被鎖定，則容易維持更高的Token價格），幾十個私鑰（或更少）可以通過一些交易停止網絡（1/3質押）或接管網絡（2/3質押）。

3、無法跨礦池共享權益。

4、AptosBFTv4只是DiemBFTv4重命名，使用的是HotStuff算法；這意味著如果有一些緩慢的驗證者，網絡性能會迅速下降，而這也是Aptos必須密切控制其驗證人集的另一個原因。[2022/10/19 17:31:51]

同意、無需信任和隱私

因為我們授權機器人替我們花錢，所以我們必須強制機器人做正確的事情。這是一個共識和/或證明的用例。

我們也可能希望輸入和個人分配是隱私的。SGD方法實際上更適合差分隱私，因為計算本質上是最大批量的，即總的最終分配可以直到最后才揭曉。在直接貢獻的情況下，我們必須定期更新分配估計，這暴露了更新頻率和隱私之間的權衡。

Gnosis聯創：編寫軟件是言論自由的體現，技術是中立的:8月13日消息，Gnosis 聯合創始人 Stefan George 在社交媒體上發文表示，Tornado Cash 開發者被捕一事讓其想到了 PGP（優良保密協議）的發明者菲爾·齊默爾曼，齊默爾曼曾在美國被指控違反相關法律而被調查三年，但最終并為被起訴。Tornado Cash 團隊為以太坊帶來了急需的隱私。希望每個人都能再次認識到，編寫軟件是言論自由的一種體現形式，而技術是中立的。在去中心化的領域中的某些地方仍然過于中心化且容易受到審查，我們必須讓監管機構和公眾相信我們正在建設的東西是有益的。[2022/8/13 12:23:04]

鑒于這種隱私能力，我們可能想重新審視MACI匿名化。

心理學

有人可能會爭辯說，看到一場巨大的和/或夸大的匹配預計，能讓人享受參與QF的樂趣，比起潛在的機制最優化的扭曲，這是值得的，并且/或者機制的最優化在實踐中是一個不切實際的目標。如果該機制的很大一部分吸引力實際上是其心理效應而不是博弈論效應，那么我們仍然可以報告預計匹配。

混合系統

同時具有傳統的QF體驗和SGD體驗是可能的。在這種情況下，SGD代理將信息傳達給傳統參與者會很有幫助，這再一次提醒了我們更新頻率的權衡問題。

感謝

感謝GlenWeyl的有力反饋，作者后來使用“競標語言”框架對這個概念進行了重大修改和擴展。如果有興趣，請看較新的文章，不過本文仍可作為一篇很好的背景文章理解。

尾注

https://anvaka.github.io/fieldplay/?cx=0480000000000005&cy=3.0061&w=13.711400000000001&h=13.711400000000001&dt=0.01&fo=0.998&dp=0.009&cm=1&vf=%2F%2F%20alpha%20%3D%200.5%2C%20V_i%5Ep%28F_p%29%20%3D%20arctan%28F_p%29%0Avec2%20get_velocity%28vec2%20p%29%20%

https://anvaka.github.io/fieldplay/?cx=9.78905&cy=7.32765&w=32.5177&h=32.5177&dt=0.01&fo=0.998&dp=0.009&cm=1&vf=%2F%2F%20Prisoner%27s%20Dilemma%3A%20alpha%20%3D%200.5%2C%20V_i%5Ep%28F_p%29%20%3D%20F_p%20%2F%202%0Avec2%20get_velocity%28vec2%20p%29%20%7B%0A%

https://www.wolframalpha.com/input?i=3d+plot+0.5%280.5%28sqrt%28x%29+%2B+sqrt%28y%29%29%5E2+%2B+0.5x%29+-+x+and+0.5%280.5%28sqrt%28x%29+%2B+sqrt%28y%29%29%5E2+%2B+0.5y%29+-+y%2C+x+from+0+to+1%2C+y+from+0+to+1

https://www.youtube.com/watch?v=yDJ5KiZx7Yw

https://optimization.cbe.cornell.edu/index.php?title=Adam

https://optimization.cbe.cornell.edu/index.php?title=AdaGrad

https://arxiv.org/abs/1809.06421

https://gov.gitcoin.co/t/improving-grant-matching-estimates-during-the-round/7809/3

https://www.youtube.com/watch?v=yDJ5KiZx7Yw

https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_principle

https://anvaka.github.io/fieldplay/?cx=9.78415&cy=6.979699999999999&w=32.5079&h=32.5079&dt=0.01&fo=0.998&dp=0.009&cm=1&vf=%2F%2F%20alpha%20%3D%201.%2C%20V_i%5Ep%28F_p%29%20%3D%205%28arctan%28F_p%20-%2010%29%20-%20arctan%28-10%29%29%0Avec2%20get_velocity%28

https://en.wikipedia.org/wiki/Correlated_equilibrium

https://ocw.mit.edu/courses/14-01-principles-of-microeconomics-fall-2018/88b8835701f40269b3fb5b5e537179a3_MIT14_01F18_lec18_25.pdf

https://en.wikipedia.org/wiki/Equilibrium_selection

https://en.wikipedia.org/wiki/Folk_theorem_(game_theory)

https://www.goodreads.com/quotes/82034-he-who-controls-the-spice-controls-the-universe

https://docs.cosmos.network/main/intro/overview.html

https://protocol.penumbra.zone/main/crypto/flow-encryption/threshold-encryption.html

https://ethresear.ch/t/maci-anonymization-using-rerandomizable-encryption/7054

https://ethresear.ch/t/quadratic-funding-optimal-incremental-revelation-for-the-multi-good-case/13109

來源：金色財經

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