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在今天的公開會議中,我們對影響評估器或區塊獎勵類型系統在兩個領域的應用進行了分析:學術出版和環境
我們在其設計中得出了五個有用的特徵
1. 所有影響評估器功能都需要可信的轉換為可替代性
比特幣的算力、Filecoin的存儲等都是明確的數學函數,允許根據某些公式進行發行
但人們只有在接受其中立性時才會購買這種發行。例如,碳信用證是可替代的,但許多煤炭污染者使用一些稍微更好的技術並獲得信用,因此這並不完全可信
2. 如果正確獲得,影響評估器系統可以成為我們圍繞理想結果對齊長期行為者的工具
它們也應該是難以獲得但易於驗證的指標,類似於比特幣或存儲容量
3. 我們理想上希望首先解決一些本地問題,例如「這篇論文是否足夠被會議接受」
並將這些輸入到更全球性問題中,例如「這個會議是否具有高影響力」、「研究者的表現如何,根據他們在優質會議上的出版物來衡量」
4. 我們希望影響評估器成為自我升級的系統,否則它們可能會固化為權力的堡壘
一個好的例子是社區筆記或集群QF中多元性的實施。如果兩個人通常意見不合,但現在達成一致,那就有更高的權重。但如果他們下次再次達成一致,則權重會降低,因為上次他們一起投票
5. 最後,我們將影響評估器視為釋放某些排放的硬數學函數,與該貨幣的市場價格等更柔軟和非理性的力量需要相互對比

2025年7月29日
在研究退修會上,參與者之一的首次報告真是太棒了,主題是控制理論。
他經營著一家充滿數學家的量化公司,因此他需要根據交易者的利潤來精確確定獎金結構。
這是非常技術性的內容,很多我都聽不太懂,但我確實抓住了一些關鍵點;
1. 我們應該將全球性問題(例如這個人對公司的貢獻有多少)轉化為地方性問題(誰對這筆100美元的交易負責,以及具體多少)
2. 我們將估算或計算權重的過程與控制或根據獲得的參數確定支付的過程分開。
3. 對於控制問題,我們將圖形結構轉換為矩陣,使整個分配問題更易於處理。
我們討論的許多內容與深度資金非常相關。我有兩個主要的收穫:
- 如果矩陣的某些部分未填寫,我們能否利用提煉出來的人類判斷來估算它們的答案?
- 如果深度資金的結構不再是樹狀結構,而更像是有向無環圖,那麼是否可以應用推薦算法來獲取不同回購之間的權重?




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