Schneider ve Beccuti Cardano DRep Ödüllerini ve Yapay Zeka Oylamasını İnceliyor

Cardano Foundation'da Kıdemli Araştırma Bilimcisi olan Manvir Schneider ve iktisat ile blockchain yönetişimi alanında araştırmacı olan Juan Beccuti, 19 Ekim'deki ilk Research Exchange sırasında araştırma programlarını sundu. Tartışmaları DRep tazminatını, yönetişimde büyük dil modellerinin kullanımını ve Cardano ağını destekleyen ekonomik teşvikleri kapsadı.

Bu seri, araştırma gelişirken topluluk geri bildirimlerini davet ediyor ve Cardano Foundation'ın Input Output ve diğer araştırma kurumlarıyla yürüttüğü iş birliğini sürdürüyor.

Bilgilendirilmiş DRep Kararlarının Ödüllendirilmesi

DReps, ADA sahiplerinden delege edilen oy gücünü alır ve Cardano yönetişimine katılır. Bu iş için tazminat tasarlamak, temsilcileri yalnızca oy kaydetmek yerine teklifleri değerlendirmeye teşvik edecek bir yol gerektirir.

Schneider, çabayı hesaba katmadan katılımı ödüllendirmenin riskini anlattı. Bir temsilci, bir etkinlik gereksinimini karşılarken rastgele oy verebilir ya da başka bir katılımcının pozisyonunu kopyalayabilir.

Araştırmacılar, bilgilendirilmiş karar almayı desteklemeyi amaçlayan mekanizmaları inceliyor. Schneider, inceledikleri modellerden birinin, bireysel oyların oylama kapanana kadar gizli kalmasını gerektirdiğini açıkladı.

Bu gereklilik, delegatörler ve diğer gözlemcilerin temsilcilerin tercihlerini ne zaman inceleyebileceğini değiştirirdi. Bu, sonucun kalıcı olarak gizlenmesinden ziyade oylama süresi boyunca geçici gizlilikle ilgilidir.

Araştırmacılar, bu düzenlemeye topluluk tarafından gösterilecek kabulü, daha fazla tartışma için bir soru olarak belirledi. DRep ödemelerinin etkinleştirilmesine ya da Cardano'nun oylama sürecinde bir değişikliğe dair bir duyuru yapılmadı.

Paylaşılan Yapay Zeka Modelleri İlişkili Yargılar Üretebilir

Bir diğer araştırma konusu, büyük dil modellerini delege ya da karar destek araçları olarak inceliyor. Yönetişim önerileri önemli miktarda okuma gerektirebilir, bu da otomatik özetler ve analizleri temsilciler için potansiyel bir yardımcı haline getirir.

Schneider, birçok katılımcı benzer bilgi ve bağlamla aynı modeli kullandığında ortaya çıkan bir riski vurguladı. Gerekçelendirmeleri ve kararları ilişkili hale gelebilir, bu da değerlendirmelerinin bağımsızlığını azaltabilir.

Bu ayrım, kolektif kararları değerlendirirken önem taşır. Tek bir analitik kaynağa dayanan birkaç oy, bağımsız biçimde oluşan görüşlerle aynı yargı çeşitliliğini zorunlu olarak sağlamaz.

Oturum bunu açık bir araştırma sorusu olarak sundu. Paylaşılan yapay zeka modellerinin şu anda Cardano yönetişimi sonuçlarını belirlediğini göstermedi ve mevcut oylar üzerindeki etkilerini nicel olarak da ölçmedi.

[NEWSBREAK]

Staking Parametreleri ve Uzun Vadeli Teşvikler

Beccuti, parametre değişimlerinin havuz operatörlerini ve delegatörleri nasıl etkilediğini inceleyen iki takip oturumunun ana hatlarını sundu.

İlki, doğrudan ödül dağıtımıyla bağlantılı parametrelere odaklanacaktı. Örneğin bir havuzun beyan edilen sabit maliyetini düşürmek, başlangıçta operatörün gelirlerini azaltabilirken havuzu delegatörler için daha çekici hale getirebilir. Net etki, sonraki delegasyon kararlarına ve mevcut stake dağılımına bağlıdır.

İkinci bir oturum, ödülleri finanse etmek için rezervlerin kullanımını ve bu teşviklerin zaman içindeki sürdürülebilirliğini de içerecek şekilde daha uzun vadeli parasal parametreleri inceleyecekti.

Daha geniş program, blok yayılımı davranışını ve Leios endorser bloklarını doğrulamak ve benimsemek için teşvikleri de kapsıyor.

Parametre oturumları için araştırmacılar, tasarım hedeflerini mevcut piyasa koşullarıyla karşılaştırmayı planlıyor. Havuz operatörleri ve delegatörler, gerçek maliyetlerini, gelirlerini ve ödüllerdeki değişikliklere verdikleri tepkileri kullanarak varsayımları sorgulamaya davet ediliyor.