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

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

Серия приглашает сообщество делиться отзывами по мере развития исследований, продолжая сотрудничество Cardano Foundation с Input Output и другими исследовательскими институтами.

Вознаграждение за информированные решения DRep

DReps получают делегированные голосовые полномочия от держателей ADA и участвуют в управлении Cardano. Проектирование вознаграждения за эту работу требует способа стимулировать представителей оценивать предложения, а не просто фиксировать голоса.

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

Исследователи изучают механизмы, призванные поддерживать информированное принятие решений. Schneider пояснил, что одна из рассматриваемых моделей потребовала бы, чтобы индивидуальные голоса оставались скрытыми до завершения голосования.

Это требование изменило бы момент, когда делегаторы и другие наблюдатели могут знакомиться с решениями представителей. Речь идет о временной конфиденциальности в период голосования, а не о постоянном сокрытии результата.

Исследователи выделили принятие такого подхода сообществом как вопрос для дальнейшего обсуждения. Об активации выплат DRep или изменении процесса голосования Cardano объявлено не было.

Общие модели ИИ могут приводить к коррелированным суждениям

Еще одна тема исследования рассматривает большие языковые модели как делегатов или инструменты поддержки принятия решений. Предложения по управлению могут требовать значительного объема чтения, что делает автоматические сводки и анализ потенциальной помощью для представителей.

Schneider отметил риск, когда многие участники используют одну и ту же модель с похожей информацией и контекстом. Их рассуждения и решения могут становиться коррелированными, снижая независимость оценок.

Это различие важно при оценке коллективных решений. Несколько голосов, основанных на одном аналитическом источнике, не обязательно дают то же разнообразие суждений, что и независимые мнения.

На сессии это было представлено как открытый исследовательский вопрос. Не утверждалось, что общие модели ИИ сейчас определяют исходы управления Cardano, и не была дана количественная оценка их влияния на существующие голоса.

[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, непосредственно связанным с распределением вознаграждений. Снижение заявленной фиксированной комиссии пула, например, может сначала уменьшить поступления оператора, делая пул более привлекательным для делегаторов. Чистый эффект зависит от последующих решений о делегировании и текущего распределения стейка.

Вторая сессия рассмотрит более долгосрочные монетарные 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 о параметрах исследователи планируют сопоставить цели проектирования с текущими рыночными условиями. Операторы пулов и делегаторы приглашаются оспаривать допущения, используя свои фактические издержки, доходы и реакции на изменения вознаграждений.