MATCH:DAOrayaki ｜Gen Weyl等最新研究：二次方機制中的抗共謀和多元性_plato幣置換match

GenWeyl、LeonErichsen和JoelMiller最近發表了一篇關于二次方機制中的抗共謀和多元性的論文。在這篇論文中，作者們試圖更深入地研究DeSoc論文附錄中提出的一些機制：PairwiseDiscounting,ClusterMatchandOffsetMatch，并在此基礎上提出新的機制。本文摘取該論文的關鍵部分進行探討。

摘要：

自2018年起，二次方資助機制(QF)成為在具有完全理性的個體參與者的假設下，民主提供公共物品的獨特優化設計。在本文中，作者的目標是重新定義人類的理性和原子化描述，探索多元化的QF機制，以識別參與者之間社會聯系的影響并激勵跨越社會差異的合作。考慮到這一目標，作者：

首先：將抗共謀定義為反對二次方融資模型中不成比例的權力積累的標準，這種權力積累可能源于先前存在的參與者關系，并認為抗共謀QF和多元QF是同一枚硬幣的兩個面。其次：評估二次方資助機制的各種迭代，測試它們的抗共謀性和其他社會與技術問題。然后，作者提出了幾種新機制，包括面向連接的集群匹配，與作者提出的抗共謀定義吻合。?本文的研究結果顯示了使二次方資助機制更加多元化的巨大潛力。該研究還可指導計算設計的原則和實踐，彌合古典經濟學和社會現實之間的認識論鴻溝。

BitMEX聯合創始人：美國對加密貨幣的打擊反映了政府通過防止逃往加密貨幣來將大眾留在傳統系統中:金色財經報道，加密貨幣衍生品交易所 BitMEX 的聯合創始人兼前首席執行官Arthur Hayes在接受 采訪時表示，大多數人的財富將被貨幣貶值逐漸蠶食。?

Hayes認為，由于全球最大經濟體積累的巨額公共債務，各國政府別無選擇，只能通過印鈔“通貨膨脹”。?因此，避免法定財富逐漸遭到破壞的唯一方法是獲取傳統金融體系之外的資產，例如加密貨幣，其購買力與能源成本相比不會下降。美國對加密貨幣的打擊反映了政府試圖通過防止他們逃往加密貨幣來將大眾留在傳統系統中。[2023/5/3 14:39:35]

定義QF中的抗共謀

為了正義定義“抗共謀”，作者借鑒常規的QF機制。在常規的QF中，隨著貢獻的增長，受益遞減。

1kx創始合伙人：1kx自去年第三季度以來一直以瘋狂的速度進行部署:金色財經報道，投資公司 1kx 創始合伙人 Lasse Clausen 稱，在 2021 年和 2022 年初的牛市狂熱期間處于觀望狀態后，1kx 自去年第三季度以來一直以“瘋狂”的速度進行部署。Clausen表示，我們真的很喜歡熊市，我們知道現在是非常好的投資時機。1kx的政策是持有其加密貨幣投資至少三年，鑒于該行業的快速發展，Clausen認為這是一個很好的準則。[2023/2/22 12:22:49]

當代理人貢獻x時，系統在外部匹配資金中添加O(√x)。如果代理人可以貢獻x并在匹配資金中勉強維持O(x)，那這可能是個問題。但是，如果我們想象代理人可以分組協調，那么這正是普通QF中可能發生的事情：一個小組可以共同貢獻x并獲得在x中線性增長或更快增長的匹配資金。

Autism Capital：約3.8億美元FTX資金被轉移，疑為內部人士攜款潛逃:11月12日消息，Autism Capital發推稱，FTX內部人士很有可能正在試圖攜款潛逃，目前FTX和FTXUS錢包現在都受到影響并將資產混合在一起，被轉移的金額約為3.8億美元，一些錢包被標記為fucksbf和fuck ftx and sbf.eth，看起來好像是黑客攻擊。

此前報道，據鏈上數據顯示，FTX與FTX.US的破產程序已經開始，大量交易平臺資產開始歸集到同一個鏈上地址，0x59abf3837fa962d6853b4cc0a19513aa031fd32b。[2022/11/12 12:54:18]

因此，將抗共謀定義為本質上是這種收益遞減屬性對群體的延伸似乎很自然。具體來說，我們通過三個子屬性定義抗共謀：

WhaleAlert：1000枚BTC從Coinbase轉入幣安:金色財經消息，據WhaleAlert數據顯示，1000枚BTC（約21992416美元）從Coinbase轉入幣安。[2022/8/19 12:35:48]

代理人收益遞減：如果代理人出資x，則外部配套資金的數量為O(√x)。團體收益遞減：如果一組協調代理人共同出資x，則外部配套資金的數量為O(√x)。增加新成員的收益遞減：如果x個代理人加入一個組，每個人貢獻一些恒定的數量y，那么外部匹配資金的數量是O(√x)和O(√y)。這些代理對系統來說可以是全新的，也可以已經在其他組中。

今日恐慌與貪婪指數為14，恐慌程度有所緩解:金色財經報道，今日恐慌與貪婪指數為14（昨日為10），恐慌程度有所緩解，仍為極度恐慌。

注：恐慌指數閾值為0-100，包含指標：波動性（25%）＋市場交易量（25%）＋社交媒體熱度（15%）＋市場調查（15%）＋比特幣在整個市場中的比例（10%）＋谷歌熱詞分析（10%）。[2022/5/16 3:18:42]

同時，該定義將假設組成員信息的完整性。但這是該定義的缺陷之一，因為即使DeSoc也難以完整、準確的獲取成員的信息。

回顧DeSci論文中的機制并進一步優化

DeSoc論文中的三種機制：PairwiseDiscounting、ClusterMatch和OffsetMatch各有長處，但并不符合上述對抗共謀定義的技術標準。

PairwiseDiscounting不會因增加新成員而減少收益，而是利用一個非常強大和直觀的想法來減少我們稍后使用的資金數額的特定部分。ClusterMaClusterMatch使用了另一個不錯的想法：使用組信息創建合成的“組捐贈”，然后對這些進行QF。但是，它不會導致代理人的收益遞減或團體收益遞減。OffsetMatch帶來了一組有點正交的技術問題。OffsetMatch使用線性方程組的解來校準資金，但事實證明這個系統并不總是有解。我們能夠表征與可解方程組對應的環境集，并利用該表征添加預處理步驟以保證可解性。但我們也能夠證明，抵消匹配有時會完全吃掉代理人的捐款，根本不會增加資金，因此首先讓代理人參與有點不合理。因此，作者設計一種新機制，即面向連接的集群匹配，它本質上結合了成對折扣和集群匹配的思想，以實現我們對抗共謀定義中的所有三個子屬性。我們還建議進一步探索另外兩種有前途的機制。比如，最興奮的EigenMatch，它使用社交圖的鄰接矩陣的特征向量來校準資金水平。

EigenMatch：是一個類似Cluster-Match的過程，但在更廣義的“組”概念下。這種機制不是吸收一組群體，而是直接從社交圖譜中發揮作用。該機制從計算社交圖的鄰接矩陣的特征向量開始。然后，將所有特征向量的集合作為組的集合，并將每個代理包含在每個組中，權重對應于該代理對該組特征向量的索引。然后，利用這些權重來計算“群體貢獻”，并對群體貢獻進行正常的QF，就像在ClusterMatch中一樣。形式上，設E為社交圖譜的特征向量集。那么EigenMatch可能會計算資金金額為：

其中c表示所有貢獻的向量。這只是想法階段。每個組中每個代理的權重不一定需要恰好是該代理在該組特征向量中的權重。此外，可以考慮以某種方式在計算中使用每個特征向量的特征值。

與偏移匹配一樣，該機制將所有代理對代理的成對社交信息包含在一個n×n矩陣中，而不是僅僅形成本地集群。但就像聚類匹配一樣，它是關于像人一樣聚類，而不是僅僅抵消協調產生的影響。作者希望對該機制的進一步探索將提高對多元QF的理解。

局限性和未來的工作

作者并不是要在這里證明哪種機制是“最好的”——相反，只是從一個特定的技術角度來看這個領域。肯定還有其他方法可以定義抗共謀和其他一般的理想屬性。與此相關的是，探索這些機制在缺乏有關群體的完整信息或在更細微的群體表示的情況下的行為將非常重要。?

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