Schneider и Beccuti изучают вознаграждения DRep в Cardano и голосование с ИИ

Manvir Schneider, старший научный сотрудник Cardano Foundation, и Juan Beccuti, исследователь в области экономики и управления блокчейн системами, представили свою исследовательскую программу во время первой сессии Research Exchange 19 октября. Их обсуждение охватило вознаграждение DRep, использование больших языковых моделей в управлении и экономические стимулы, поддерживающие сеть Cardano.

Цикл приглашает сообщество к обратной связи по мере развития исследований, продолжая сотрудничество Cardano Foundation с Input Output и другими исследовательскими институтами.

Вознаграждение за информированные решения DRep

DReps получают делегированные голоса от держателей ADA и участвуют в управлении Cardano. Проектирование вознаграждения за эту работу требует механизма, который побуждает представителей оценивать предложения, а не просто фиксировать голоса.

Schneider описал риск вознаграждения за участие без учета затраченных усилий. Представитель может голосовать случайно или копировать позицию другого участника и при этом формально выполнять требование по активности.

Исследователи изучают механизмы, призванные поддерживать информированное принятие решений. Schneider объяснил, что одна из рассматриваемых моделей потребует сохранять отдельные голоса скрытыми до завершения голосования.

Это требование изменит момент, когда делегаторы и другие наблюдатели смогут ознакомиться с выбором представителей. Речь идет о временной конфиденциальности в период голосования, а не о постоянном скрытии результата.

Исследователи отметили, что принятие такого подхода сообществом остается вопросом для дальнейшего обсуждения. О запуске выплат DRep или изменении процесса голосования Cardano не сообщалось.

Общие модели ИИ могут приводить к коррелированным суждениям

Другая тема исследования рассматривает большие языковые модели как делегатов или инструменты поддержки принятия решений. Предложения по управлению могут требовать значительного объема чтения, поэтому автоматические сводки и анализ могут быть полезной поддержкой для представителей.

Schneider подчеркнул риск в ситуации, когда многие участники используют одну и ту же модель с похожей информацией и контекстом. Их рассуждения и решения могут стать коррелированными, что снижает независимость оценок.

Это различие важно при оценке коллективных решений. Несколько голосов, основанных на одном аналитическом источнике, не обязательно обеспечивают такое же разнообразие суждений, как мнения, сформированные независимо.

Сессия представила это как открытый исследовательский вопрос. Она не утверждала, что общие модели ИИ в настоящее время определяют результаты управления Cardano и не оценивала их влияние на уже состоявшиеся голоса количественно.

[NEWSBREAK]

Параметры стейкинга и долгосрочные стимулы

Beccuti обозначил две последующие сессии, изучающие, как изменения параметров влияют на операторов пулов и делегаторов.

Первая будет посвящена параметрам, напрямую связанным с распределением вознаграждений. Снижение заявленной фиксированной стоимости пула, например, может изначально уменьшить поступления оператора, одновременно сделав пул более привлекательным для делегаторов. Совокупный эффект зависит от последующих решений о делегировании и существующего распределения стейка.

Вторая сессия рассмотрит более долгосрочные денежные параметры, включая использование резервов для финансирования вознаграждений и устойчивость этих стимулов со временем.

Более широкая программа также включает поведение распространения блоков и стимулы для валидации и принятия блоков эндорсеров Leios.

Для сессий по параметрам исследователи планируют сопоставить проектные цели с текущими рыночными условиями. Операторов пулов и делегаторов приглашают оспорить допущения, опираясь на свои фактические издержки, доходы и реакции на изменения вознаграждений.