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了解实时“投票流”

2020-10-12 DAOSquare 来源:区块链网络

摘要:Conviction Voting cadCad模型正式发布,它可作为一个有用的教育和决策支持工具,为那些希望学习如何使用cadCAD来建模和模拟系统的人服务

原文链接:https://medium.com/commonsstack/announcing-the-conviction-voting-cadcad-model-release-8e907ce67e4e

字数:2163

作者:Jeff Emmett

译者:La

翻译机构:DAOSquare

这是目前部署在1Hive.org的数字孪生。以下内容主要提取自模型笔记本的 readme 文件。初始模型是 Aragon、1Hive、BlockScience 和Common Stack之间的协作,如果您愿意支持 CV 模型的进一步功能开发,您可以通过这个 Gitcoin 授权贡献。

Open sourceinnovation networksFTW!

问题:为什么重新思考治理?

传统的时间盒式的投票过程在分布式社区已出现效率上的局限性,在区块链空间的早期实验显示还有足够的改进空间。通过代币投票实现的直接民主需要付出很高的注意力成本,就是说需要每个人同时知道现在正在发生的所有事情,这样才能投票—赞成或者反对。这会导致参与度缺失,意味着在一些项目的重要决定进行投票时,只有0.2%的代币持有者参与,这就会导致对这些工具是否能给未来做决定的过程打下坚实的基础的质疑之声。

但是,将区块链技术的机会与新的投票模型搭配使用,可以降低参与投票的门槛,并且允许组织访问具有连续社区偏好信号的丰富数据流。这使做决策更灵敏且更灵活,为链上信号和治理的新纪元开放了机会。

信念投票 101

Conviction Voting是一个新型的决策制定过程,用于预测在分布式工作提议系统的实时集体偏好。投票者不断表达他们的偏好,把代币投在他们希望通过批准的提案上。随着投票时间的推移,他们对自己投票的信念(即,权重)也在增长。集体信念累积,直到它达到一个提案所需的基金比例的算法型设置的门阀。当信念累积超过门阀,提案就会通过,基金就会被发放,项目可以开始了。

信念投票通过允许参与者随时进行投票而改进了传统的离散投票程序,并且无需在每个提案上达成集体共识。

为了减少基于代币的投票的注意力消耗,Conviciton Voting是一个把听从多数人决定转变成对提案的充分支持的工具。

投票是将私有连续偏好转换为公共分散事件的信号处理。信念投票,作为基于代币的信号处理工具,在转换过程中相对于传统二进制投票,提供了一些改进之处。

当将连续的个人偏好(例如:应对全球气候变化)处理成有效的共享结果(例如:协调碳减排政策)时,你有理由期望连续的投票过程,比我们传统的分散时间投票系统更适合这种信号转换。信念投票可以更顺利地将我们不断发展的社会信念(例如:关于民权问题)转变为政治行动。

信念基金,主张支持提案的代币累积信念直到能通过设定的门槛,此时提案通过并获得资金。

2.信念共识(对于连续的提案)

在这个版本的CV中,没有一个单独的阈值建议提案终止——相反,群体情绪可以在一个特定范围内永远上下波动,作为一种“动态平均共识”。这可能适合一个希望其社会经济体系的某些方面不断由集体情绪决定的社区。比如社区代币进入/退出税(又称Tobin Tax)的税率,或者通过持续铸造当地货币来筹集的每月社区UBI金额。

信念共识,社区参数是基于成员的持续输入动态设置的。

在社区决策和做完决策后,这种实时治理工具可能有更多的用处。我们期待着继续开展这一研究,并创建模型的开源基础,这些模型可以迭代到广泛多样的场景中,以促进集体智慧。您可以在模型笔记的结论部分找到我们想到的一些下一步的方案。

为什么在cadCAD中进行信念投票?

在国际电网、全球飞行网络或代币工程的社会经济社区生态系统等网络物理系统中,工程师们塑造了他们的系统的模拟副本,称为数据孪生。这些数据孪生帮助我们理解和管理复杂的系统,这些复杂系统可能有数万亿个数据点,而且不断变化。这些模拟副本将信息引导到路径中,让人类能够在较高水平上了解现在生态系统中正在发生的事情,这样他们能够在适当的地方和适当的时候进行干预。(就像在电力系统里清理故障后按断路器开关)。

数据孪生是真实世界复杂系统的模拟复制品,如飞机引擎或代币经济。

数据孪生可以被认为是一个飞行模拟器,它可以被用来运行你的系统,通过十亿个不同的“测试”,每次改变一个参数,看看哪些影响会让你的系统失去平衡。作为工程师,当务之急是确保公共安全,我们必须了解系统的界限和临界点,并确保建立适当的机制以在系统进入安全边界条件时将系统推回平衡。

这个cadCAD模型是一个信念投票的数据孪生,适用于1Hive DAO生态系统。它可以被用来在设计阶段和在1Hive系统的连续治理里的决策过程中提供操作上的支持,为1Hive成员提供了一个早期形式的Computer Aided Governance,计算机辅助治理。

什么是cadCAD?

cadCAD(复杂自适的动态计算机辅助设计的简称)是一个基于Python的开放源代码的建模框架,用于研究、验证和复杂系统的计算机辅助设计。cadCAD支持不同的多尺度系统建模方法,可以很容易地与常见的经验数据科学工作流集合。Monte Carlo方法,A/B测试和参数扫描功能是本机支持和为工具内部优化。

给定一个复杂系统的模型,cadCAD 可以模拟出一组操作可能对它产生的影响。这有助于个人或组织就如何最好地修改或与复杂系统交互做出明智的、经过严格测试的决策,以实现其期望的目标。

模拟&深入探索笔记本

作为建模工作的一部分,这些笔记本被制作完成,解释信念投票参数、推导和建模的更深层细节。这些笔记本是代码片段、说明内容、模拟和大量背景的混合体,可使你更熟悉 CV 的概念,甚至可能深入探讨类似系统的建模,或者使用 cadCAD 进一步扩展此模型:

笔记本解说视频:请与Andrew Clark和Jeff Emmett一起浏览信念投票笔记本,寻找一位高水平的解释者。

模拟笔记本(V3):信念投票的最新笔记本迭代,建模1Hive的部署。

信念投票算法推导:要更深入地理解CV算法,包括它的数学推导,请阅读这本笔记本。

推导Alpha参数:要深入了解关于alpha参数的考虑因素,该参数设置信念的半衰期,并确定其“充电”的速度,请阅读这本笔记本。

解释触发函数(Trigger Function):要深入了解触发函数方程以及如何将建议从候选状态传到活动状态,请阅读这本笔记本。

模型结构:更深入地研究了cadCAD模型的结构。如果您正在学习如何在cadCAD中使用系统建模,请阅读这份文件。

如何使用和提升模型?

需要注意的是,虽然模型可以帮助系统设计师避免某些危险或针对某些结果进行优化,但仍需要在适当的上下文中理解和使用模型。从这些模型中无法得出“普遍结论”,因为部署在不同的环境中可能会有很大的差异。

cadCAD模型应该被当作是一个飞行模拟器。他们不能准确地告诉你如何执行你的任务,因为每个任务(即部署实例)是不同的。但是可以对它们进行参数化和自定义以适合各种实现,以为您的社区提供运营决策支持。。

这样的话,这个模型能告诉我们什么呢?例如,它可以向我们提供以下一些问题的信息:

过快或过慢加重信念会产生什么样的系统影响?

我们如何优化提案收费,以防止垃圾提案破坏信念累积?

我的生态系统能否长期(在现有的模型假设下)可持续运行?

还值得注意的是,这些都是初始的基本模型,并且可以通过增加复杂性来进行改进和迭代。 试点部署中的实时数据还可以帮助调整模型,以更准确地表示现实情况。

当前信念投票实验

Commons Stack社区基金-Panvala League

The Commons Stack启动了信念投票的试验项目,以决定如何通过Panvala League和Gitcoin Grants项目来匹配基金拨款。这一切都得益于Panvala、1Hive、BlockScience、Aragon和xDAI社区的辛勤工作,以及@sembrestels的几个不眠之夜的努力。

通过使用带有CSTK令牌的Conviction Voting信号发送您最喜欢的赠款,帮助我们在下一轮gitcoin赠款中分配$ 170,000的$ PAN匹配项!

1Hive信念投票DAO

自2019年初以来,1Hive社区一直与BlockScience和Commons Stack合作,积极开发信念投票合约。他们目前在1hive.org的xDAI网络上有一个DAO,它使用本地治理代币(Honey)通过信念投票将资金分配给各个提案。

看到信念投票在最初的用户界面部署智能合约,观看这个视频,采访1Hive CV Dapp与Luke Duncan和JessicaZartler,或者深入查看1Hive的Github。

The Commons Simulator 公共模拟器

Commons Stack一直在研究公用模拟器(Commons Simulator),这是一种教育工具(也是艺术品!),可帮助用户理解这些新颖的治理工具。 可以在Commons Stack Github存储库中查看Commons Simulator中定罪投票的进度。

多多支持这个重要的治理研发

通过与1Hive,BlockScience,Aragon和Commons Stack的合作,该开源模型将通过附加功能继续得到改进。它可以作为一个有用的教育和决策支持工具,为那些希望学习如何使用cadCAD来建模和模拟系统的人服务。建模和模拟系统集合了算法政策工具,为未来的计算机辅助治理铺垫。

请考虑为此项目做出贡献,以支持有关信念投票模型的更多工作,该资助通过二次匹配获得更多资金:

????????https://gitcoin.co/grants/1141/conviction-voting-cadcad-model-feature-improvement

或者直接向这个ERC-20地址捐款:

????0x422ae3412510d6c877b259dad402ddeaf1fdb28e

参与探索模拟的治理环境,加入cadCAD社区:

cadCAD Discord:https://discord.gg/D7gwcVD

cadCAD Telegram:https://****/cadCAD_org

cadCADYouTube channel,featuring tutorials & community calls

感谢这篇文章的编者Andrew Clark, Luke Duncan, Griff Green, Michael Zargham, 和 Jessica Zartler。

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编译者/作者:DAOSquare

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