Распределение наград в Децентрализованных финансах всегда было сложной проблемой. Пользователям необходимо проверять таблицы, ждать отчёты об аудите, команда проекта принимает решения, а в случае споров всё сводится к взаимным обвинениям.
Brevis недавно сотрудничал с Euler, идея довольно интересная — использовать технологии нулевых знаний для прозрачности расчета наград. Проще говоря, сколько награды вы должны получить, больше не рассчитывается командой проекта на бэкэнде, а подтверждается непосредственно данными в блокчейне. Математика не обманывает, и код не может быть изменен.
Суть этой механики заключается в том, чтобы создать проверяемые доказательства на основе данных о действиях в цепочке. Сколько ликвидности вы предоставили, сколько раз вы совершали сделки, как долго вы держали позиции — все это может генерировать криптографические доказательства. Процесс верификации автоматизирован, не требует ручной проверки и не вызывает опасений по поводу черного ящика.
Для Децентрализованных финансов это может существенно сократить затраты на разрешение споров. Для пользователей получение наград стало более надежным — не «доверять команде проекта», а «доверять математике».
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MoneyBurnerSociety
· 12-01 05:59
Ха, наконец-то кто-то подумал использовать математику, чтобы контролировать руки команды проекта, я уже давно устал от этой ловушки черного ящика + человеческой бюрократии.
Посмотреть ОригиналОтветить0
NftMetaversePainter
· 12-01 05:59
на самом деле, алгоритмическая элегантность здесь именно то, что отделяет парадигмальный сдвиг от простого театра токеномики... нулевые доказательства как высший блокчейн-примитив для бездоверительной вычисления награды. наконец, математика становится неизменным судьей, а не каким-то теневым аудитом. вот как на самом деле выглядит цифровой суверенитет на практике.
Посмотреть ОригиналОтветить0
probably_nothing_anon
· 12-01 05:50
Честно говоря, эта ловушка с zk-SNARKs действительно радует, наконец-то не нужно быть дураком для команды проекта.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DefiEngineerJack
· 12-01 05:38
Технически говоря, доказательства с нулевым разглашением для решения распределения наград по сути просто переносят доверие от оракулов к криптографии... что, честно говоря™, все еще является доверием, просто с другими режимами отказа. Но да, по крайней мере, это нетривиальный прогресс.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SybilAttackVictim
· 12-01 05:35
Наконец-то кто-то решил эту проблему с помощью технологий. В отличие от пустых слов команды проекта, я больше доверяю математике.
Распределение наград в Децентрализованных финансах всегда было сложной проблемой. Пользователям необходимо проверять таблицы, ждать отчёты об аудите, команда проекта принимает решения, а в случае споров всё сводится к взаимным обвинениям.
Brevis недавно сотрудничал с Euler, идея довольно интересная — использовать технологии нулевых знаний для прозрачности расчета наград. Проще говоря, сколько награды вы должны получить, больше не рассчитывается командой проекта на бэкэнде, а подтверждается непосредственно данными в блокчейне. Математика не обманывает, и код не может быть изменен.
Суть этой механики заключается в том, чтобы создать проверяемые доказательства на основе данных о действиях в цепочке. Сколько ликвидности вы предоставили, сколько раз вы совершали сделки, как долго вы держали позиции — все это может генерировать криптографические доказательства. Процесс верификации автоматизирован, не требует ручной проверки и не вызывает опасений по поводу черного ящика.
Для Децентрализованных финансов это может существенно сократить затраты на разрешение споров. Для пользователей получение наград стало более надежным — не «доверять команде проекта», а «доверять математике».