DAO:DAOrayaki：優化二次方融資，利用SGD實現顯示原理（附機制資源集）-ODAILY_CHAMPZ幣

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。

想要進一步了解二次方融資機制背景及相關實踐和研究，可查看文末參考文獻，DAOrayaki去中心化編輯委員會對二次方機制特作整理。

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。

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

WONDER DAO作為WONDER 1加入主網節點委員會（PCN）:金色財經報道，區塊鏈開發商 Wemade 今天宣布，其 WEMIX3.0 區塊鏈主網 WONDER DAO 已加入主網節點委員會 (PCN)。 WEMIX3.0 大型生態系統將隨著 WONDER DAO 的加入，通過增加民主和透明的參與以及通過更漸進的去中心化進一步發展。[2023/4/26 14:27:38]

；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。

BNB Grant DAO第二輪二次方資助結束，1878社區成員參與貢獻:1月22日消息，根據官方消息，BNBChain生態早期項目長期資助計劃BNB Grant DAO，已于北京時間1月21日21:00在開發者激勵平臺DoraHacks.io完成社區二次方投票。本輪二次方資助共有14個BUIDL入選，收到來自1878名社區成員的直接捐助。

即日起活動進入為期四日的寬限期(Grace Period)，平臺將對項目投票結果進行閉源分析，檢測投票中的女巫攻擊情況（Sybil Attack）。寬限期后公示社區二次方投票結果，此結果將決定10,000美金匹配資金池分配。[2023/1/22 11:26:06]

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。

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。

PartyDAO完成1640萬美元融資，a16z領投:6月10日消息，NFT競標平臺PartyBid運營團隊PartyDAO完成1640萬美 元融資，a16z領投，參投方包括Standard . Crypto、Compound Crypto、Dragonfly Capital、Uniswap Ventures以及Loot創始人 Dom Hofmann。[2022/6/10 4:15:34]

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。

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。

ZBG將于25日16:00開放DAOFI/USDT交易:ZBG官方消息，“ZBG-SuperLaunchpad”2021年首期項目DAOFI已于25日（今日）14:00完成申購，申購價格0.53USDT。活動結束后，DAOFI總申購額度超認購額度6678.58%以上。此外，ZBG將于25日(今日)16:00開放DAOFI/USDT交易。

資料顯示，DAOfi是一個具有可擴展性的以DAO（去中心化自治組織）管理的去中心化交易所，DAOfi將作為原始代幣，用于獎勵網絡的貢獻者和管理協議。截止發稿前，DAOFI全網均價為0.63USDT。

據悉，ZBG Super Launchpad是人人參與既有所得的全新模式；實際獲得代幣=（個人申購金額/全網總申購金額）X 代幣銷售總量。更多活動詳情見ZBG APP。[2021/2/25 17:51:34]

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。

參考文獻

聲音 | Coinmonks研究者：MakerDAO治理系統存在漏洞:來自Coinmonks的研究者Micah Zoltu日前披露了MakerDAO治理系統存在的漏洞，其表示任何擁有約40000 MKR（約2000萬美元）的人，都可以竊取Maker DAO的所有抵押品，包括DAI、SAI以及來自Compound、Uniswap以及其它Maker集成系統的大量資產，共計超過3.4億美元。目前，Maker基金會已發布了緊急公告，稱會通過修改治理規則修復這一問題。[2019/12/10]

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18.DAOrayaki｜Vitalik最早發表《自由激進主義》3.5w字全文詳解

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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

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