Schneider i Beccuti razmatraju Cardano DRep nagrade i AI glasovanje

Manvir Schneider, viši znanstvenik istraživač u Cardano Foundation, i Juan Beccuti, istraživač ekonomije i upravljanja blockchainom, predstavili su svoj istraživački program tijekom prvog Research Exchange 19. listopada. Njihova je rasprava obuhvatila DRep naknade, uporabu velikih jezičnih modela u upravljanju i ekonomske poticaje koji podupiru mrežu Cardano.

Serija poziva zajednicu na povratne informacije dok se istraživanje razvija, nastavljajući suradnju Zaklade s Input Output i drugim istraživačkim institucijama.

Nagrađivanje informiranih DRep odluka

DReps primaju delegiranu glasačku snagu od vlasnika ADA i sudjeluju u upravljanju Cardano. Dizajniranje naknade za taj rad zahtijeva način da se potakne predstavnike da procjenjuju prijedloge umjesto da samo registriraju glasove.

Schneider je opisao rizik nagrađivanja sudjelovanja bez uvažavanja truda. Predstavnik bi mogao glasovati nasumično ili kopirati stav drugog sudionika, a ipak ispuniti zahtjev za aktivnošću.

Istraživači proučavaju mehanizme namijenjene potpori informiranom donošenju odluka. Schneider je objasnio da bi jedan model koji razmatraju zahtijevao da pojedinačni glasovi ostanu skriveni do zatvaranja glasovanja.

Taj bi zahtjev promijenio trenutak kada delegatori i drugi promatrači mogu pregledati izbore predstavnika. Riječ je o privremenoj povjerljivosti tijekom razdoblja glasovanja, a ne o trajnom prikrivanju ishoda.

Istraživači su prepoznali prihvaćanje takvog aranžmana u zajednici kao pitanje za daljnju raspravu. Nije najavljena aktivacija DRep isplata niti promjena Cardano procesa glasovanja.

Zajednički AI modeli mogu proizvesti korelirane prosudbe

Druga istraživačka tema razmatra velike jezične modele kao delegate ili alate za potporu odlučivanju. Prijedlozi za upravljanje mogu zahtijevati opsežno čitanje, što čini automatizirane sažetke i analize potencijalnom pomoći za predstavnike.

Schneider je istaknuo rizik kada mnogi sudionici koriste isti model sa sličnim informacijama i kontekstom. Njihovo rasuđivanje i odluke mogu postati korelirani, što smanjuje neovisnost njihovih procjena.

Ta je razlika važna pri vrednovanju kolektivnih odluka. Više glasova utemeljenih na jednom analitičkom izvoru ne pruža nužno istu raznolikost prosudbe kao neovisno oblikovana mišljenja.

Sesija je to predstavila kao otvoreno istraživačko pitanje. Nije utvrdila da zajednički AI modeli trenutačno određuju ishode upravljanja Cardano niti kvantificirala njihov utjecaj na postojeća glasovanja.

[NEWSBREAK]

Staking parametri i dugoročni poticaji

Beccuti je izložio dva sljedeća susreta koja ispituju kako promjene parametara utječu na operatere poolova i delegatore.

Prvi bi se bavio parametrima izravno povezanim s raspodjelom nagrada. Smanjenje deklariranog fiksnog troška poola, na primjer, može u početku smanjiti prihode operatera, a pritom učiniti pool privlačnijim delegatorima. Neto učinak ovisi o naknadnim odlukama o delegiranju i postojećoj raspodjeli uloga.

Drugi bi susret ispitao dugoročnije monetarne parametre, uključujući uporabu rezervi za financiranje nagrada i održivost tih poticaja kroz vrijeme.

Širi program uključuje i ponašanje propagacije blokova te poticaje za validaciju i usvajanje Leios endorser blokova.

Za sesije o parametrima istraživači planiraju usporediti ciljeve dizajna s trenutačnim tržišnim uvjetima. Operateri poolova i delegatori pozvani su propitati pretpostavke koristeći svoje stvarne troškove, prihode i reakcije na promjene nagrada.