DAOrayakiThe Decentralized Fourth Estate
Thanks to Eric Zhang for discussions about several topics related to media decentralization. The advance of tech has created a fifth estate. People who control tech control the most scarce resource of our time and a very long time to come. In the realm of media and journalism, consolidation of news corporations and social media created the danger of an authoritarian future, especially when major media and social media platforms share a common view. Although the shift of Twitter’s control chan...
DAOrayakiDAOrayaki ｜衡量加密项目时的17个重要因素
基本面分析是区块链/加密货币领域不可或缺的投资和交易策略之一。因此，DAOrayaki社区编译《衡量加密项目时的17个重要因素》一文。以下，是17个相关因素，同时我将分享一些实际案例，让我们开始！。DAOrayaki DAO研究奖金池：资助地址: DAOrayaki.eth 投票进展：DAO Committee 2/0 通过 赏金总量：60 USDC 研究种类：DAOs, Application 原文作者: Ehsan Yazdanparast 贡献者：Hahaho@DAOrayaki.org 审核者：DAOctor@DAOrayaki.org 原文: 17 Important Factors in Fundamental Analysis DAOrayaki 是一个去中心化的研究者组织和去中心化媒体，通过 DAO的形式去中心化地资助世界各地的研究者进行研究、翻译、分析等工作。DAOrayaki 由早期的 DAO 组织 DAOONE 核心成员发起，得到了Dora Factory基础设施的支持。欢迎通过文末方式提交星际移民、量子计算、DAO等相关研究，瓜分10000USDC赏金池！...
DAOrayaki联合曲线设计脑洞大全及参数大典
在这篇帖子中，我试图勾画出联合曲线的广阔设计空间和参数，并指出注意事项和用例。我们还探讨了如何缓冲（mitigate）一些攻击矢量（attack vectors），如“拉高出货”（pump and dumps）。此外，我还描述了一个可以应用于各种用例的简单框架。每个用例的理想谢林点参数（ideal Schelling point）可能都有所不同。本帖旨在发挥一个代币工程工具集（token engineering toolset）的作用，以激励社区中的实验和创新，并创建一个更全面的思考联合曲线设计的方式。 DAOrayaki DAO研究奖金池： 资助地址: 0xCd7da526f5C943126fa9E6f63b7774fA89E88d71 投票进展：DAO Committee 5/7 通过 赏金总量：150 USDC 研究种类：DAO, Bonding Curve, Predict Market 原文作者: Paul Kohlhaas 贡献者：Demo, DAOctor, Trinity@DAOrayaki 原文: Token Bonding Curve Design Param...
DAOrayaki is a decentralized media and research organization that is autonomous by readers, researchers, and funders. linktree: daorayaki
DAOrayakiThe Decentralized Fourth Estate
Thanks to Eric Zhang for discussions about several topics related to media decentralization. The advance of tech has created a fifth estate. People who control tech control the most scarce resource of our time and a very long time to come. In the realm of media and journalism, consolidation of news corporations and social media created the danger of an authoritarian future, especially when major media and social media platforms share a common view. Although the shift of Twitter’s control chan...
DAOrayakiDAOrayaki ｜衡量加密项目时的17个重要因素
基本面分析是区块链/加密货币领域不可或缺的投资和交易策略之一。因此，DAOrayaki社区编译《衡量加密项目时的17个重要因素》一文。以下，是17个相关因素，同时我将分享一些实际案例，让我们开始！。DAOrayaki DAO研究奖金池：资助地址: DAOrayaki.eth 投票进展：DAO Committee 2/0 通过 赏金总量：60 USDC 研究种类：DAOs, Application 原文作者: Ehsan Yazdanparast 贡献者：Hahaho@DAOrayaki.org 审核者：DAOctor@DAOrayaki.org 原文: 17 Important Factors in Fundamental Analysis DAOrayaki 是一个去中心化的研究者组织和去中心化媒体，通过 DAO的形式去中心化地资助世界各地的研究者进行研究、翻译、分析等工作。DAOrayaki 由早期的 DAO 组织 DAOONE 核心成员发起，得到了Dora Factory基础设施的支持。欢迎通过文末方式提交星际移民、量子计算、DAO等相关研究，瓜分10000USDC赏金池！...
DAOrayaki联合曲线设计脑洞大全及参数大典
在这篇帖子中，我试图勾画出联合曲线的广阔设计空间和参数，并指出注意事项和用例。我们还探讨了如何缓冲（mitigate）一些攻击矢量（attack vectors），如“拉高出货”（pump and dumps）。此外，我还描述了一个可以应用于各种用例的简单框架。每个用例的理想谢林点参数（ideal Schelling point）可能都有所不同。本帖旨在发挥一个代币工程工具集（token engineering toolset）的作用，以激励社区中的实验和创新，并创建一个更全面的思考联合曲线设计的方式。 DAOrayaki DAO研究奖金池： 资助地址: 0xCd7da526f5C943126fa9E6f63b7774fA89E88d71 投票进展：DAO Committee 5/7 通过 赏金总量：150 USDC 研究种类：DAO, Bonding Curve, Predict Market 原文作者: Paul Kohlhaas 贡献者：Demo, DAOctor, Trinity@DAOrayaki 原文: Token Bonding Curve Design Param...
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在一堆不同的项目中，我们需要允许用户从 EVM 存入某种链下状态，该状态在链上表示为 Merkle 累加器（例如 Merkle 树的根）。该 Merkle 树根据有效性证明（例如 SNARK）或欺诈证明+同步假设进行更新。
DAOrayaki DAO研究奖金池： 资助地址: DAOrayaki.eth
投票进展：DAO Committee 2 / 0 通過
赏金总量：120 USDC
研究种类：zk, optimistic rollup, mixers
原文作者: barryWhiteHat
贡献者：刘展位@THUBA, DAOctor @DAOrayaki
原文: Batch Deposits for [op/zk] rollup / mixers / MACI
感谢John Adler的评论和反馈。
感谢Ying Tong的反馈和提供的图片。
在一堆不同的项目中，我们需要允许用户从 EVM 存入某种链下状态，该状态在链上表示为 Merkle 累加器（例如 Merkle 树的根）。该 Merkle 树根据有效性证明（例如 SNARK）或欺诈证明+同步假设进行更新。
SNARK友好的哈希函数非常昂贵，因此有必要最小化它的成本。在optimistic rollups世界中，它并不那么昂贵，但每次存款的成本限制了它在某些场景下的应用，例如大规模迁移。
要从EVM存入Merkle树，需要执行tree_depth哈希从而能够包含一个叶子节点。甚至在一个区块中有两笔存款都需要tree_depth的哈希值。那么有必要将它们合并在一起，这样它们只需要花费（tree_depth+1）个哈希值。
Merkle Mountain Ranges专注于创建深度随时间增长的 Merkle 树。在这个使用案例中，我们需要一个恒定深度的树，并且不能有可变数量的哈希值。在optimistic rollup中，这也不理想，因为随着树的深度的增长，需要更改放在链上的数据。
将此用于存储是有问题的，因为随着数据集变大，峰值袋变得越来越稀少，因此存款速度变得越来越慢。这可能导致用户无限期地等待他们的资金存入。
另一种方法是多重证明但在这里不能使用，因为它需要在存款人之间安排协调员。鉴于不断变化的存款队列，状态很可能在协调更新得到处理之前已经改变。
创建存款队列
如果您曾经玩过 2048，您可能会从合并两个相同值的区块中获得乐趣。我们在这里对于 Merkle 树也这么做。
我们从一个空的存款树开始。当存款进来时，我们将其存储在队列中并等待。当下一笔存款进入此哈希时，将此哈希保存到我们当前深度为1、同时有2个待处理存款的存款树。然后我们可以停止存储与第一笔存款相关的任何数据。
当另一笔存款进来时，我们会再次存储它。然后对于下一个存款，我们用指定值对其进行哈希，然后用存款树对结果进行哈希。创建我们的深度为2、有 4 个待处理存款的存款树。
我们已经有效地合并了存款。
将存款树插入余额树中
此时，我们有一个深度为2的存款树（deposit tree），其中有4个待处理的存款。我们还有一个余额树（balance tree），它包含一些先前存入的账户，其他地方都是零。我们不想覆盖树中的帐户。因为这会毁掉这些用户的账户。我们只需要将它们替换0。
为了将新叶子插入余额树，我们需要证明：
一个节点的子节点全为零。我们需要这样做以防止覆盖已经有过存款的账户。
举个例子，假设我们有一个节点有 2 个子节点。我们知道，如果 2 个子节点都是 0，那么节点 == hash(0,0)。
但是如果树真的很深，在 EVM/SNARK 中计算这个哈希可能效率不高。因此，不如预先计算这个列表，并将其作为一个映射存储在智能合约中进行部署。
然后每当我们想要检查一个节点的子节点是否全为零时，我们只需查找此映射。所以有用Merkle证明该节点在树中，然后通过检查存储的映射证明它的子节点全为零。新的 Merkle 根只更改了零节点，其他一切都相同。
我们之前已经证明了一片叶子的子节点全为零，现在我们想要改变那片叶子，同时保持树的其余部分不变。
使用相同的 Merkle 路径，我们计算了用 deposit_tree 替换的没有叶子的根。
然后我们将这个新的 Merkle 根存储为包含所有存放叶子的新余额树，使用我们用来证明叶子在树中的相同 Merkle 路径确保了所有其他叶子不会改变，并且只允许我们更新零节点的子节点。
像 zksnarks/optimistic rollup 这样的一些系统需要证明时间才能执行存款。如果在这种情况下存款树发生变化，则证明可能无效。因此，最好有一种方法可以在某个存款树被存入时暂停更新。
概括
这里我们提出了一种合并存款的方法。我们在 EVM 中查询存款，当它们被存入更大的Merkle树时，它们会将它们合并。
在后续文章中，我们将把它应用到mixer存款和optimistic rollup存款/大规模迁移。
weijiekoh
假设队列长度是 8 而不是 4。
令 storage 为存储一个值所需的 gas 量。
令 hash 为哈希两个值所需的 gas 量。
这是否意味着存储在2^n位置用户由于其在队列中的位置而处于劣势。
barryWhiteHat
与现状相比，对每个人来说都更便宜?
weijiekoh
它确实对每个人来说都更便宜，在我看来，当考虑到每次哈希的成本时，这种权衡是一个偏好问题。如果哈希函数是便宜的(例如kecack)，那么成本差异可以忽略不计，但如果哈希函数是昂贵的(例如Poseidon)那么
的使用者的gas花费加起来也比较昂贵。
vbuterin
因此Kate Commitment值得探索。使用 Kate Commitment，只需一个组元素（48-96 字节）就可以轻松证明来自单个状态的任意数量的位置。这可以与队列方法结合使用，以确保有大量存款可以批量处理。Kate 方法的另一个好处是很容易将其插入基于椭圆曲线的 SNARK/PLONK 证明中。
weijiekoh
请问你对使用Kate Commitment有什么想法?是把所有的存款根积累到Kate Commitment而不是余额树的吗?
vbuterin
将Kate Commitment使用于存款和余额。
weijiekoh
尽管用我们拥有的最好的开发工具(带circom的BN254)来验证在snark中的Kate Commitment仍然是不可行的。但我的意见是，我们必须等到更先进的snarks变得可行。
vbuterin
我没想过让 snark 从字面上验证椭圆曲线配对计算。我正在考虑使用类似 PLONK 的多项式证明，其中 Kate Commitment和opening作为两个参数传入，您只需直接对它们进行多项式检查。所以没有“一个系统验证另一个系统”的开销。
weijiekoh
请问这是你心目中的 snark 吗？
在这种情况下，像 （在 snark 中的）commit() 函数需要一个 SRS 并且还需要对EC 取幂来计算 Kate 承诺。我可能是错的，但由于在现有的alt_bn128的SRSes 上执行 EC 操作的成本很高，我们是否需要在 BabyJub 曲线上进行新的’Powers of Tau Ceremony’，以便我们可以拥有对 snark 友好的 Kate Commitment？
MichaelConnor
可以批量处理成 Kate Commitment的项目数量是否有实际上限？限制是 SRS 的大小？如果是这样，Merkle树不是提供更大的匿名集吗？
vbuterin
我的意思是直接对Kate Commitment进行多重证明。所以你会有一个承诺P，你只需做一个标准的muti-opening来证明 对于一组 (x,y) 有P(xi)=yi 成立。
可以更进一步：为了避免每对都进行一次EC 乘法， (x,y) 对本身可以用多项式承诺进行编码，muti-opening将变成一个等价证明：（你可以使用标准的 PLONK 技巧来证明它在一定范围内是真的 ），然后这些多项式承诺将同时成为 PLONK 证明的一部分。
weijiekoh
[讨论减少模式]
也许我应该从不同的角度去看问题。我主要关心用户的 gas 成本，其次才是协调器。这毕竟是批量存款技术要解决的问题。
在 MACI 中，我们需要证明 ZK 中余额树中每个叶子的事情。即在余额树（也就是 MACI 命名法中的消息树）中，每个叶子可能会或可能不会根据其解密内容修改状态树（例如，消息叶子是一个加密命令，可能会更改用户的公钥）。由于我们要确保协调器以正确的顺序处理每条消息，我们的 Groth16 snark 必须证明每个叶子的成员资格和消息树中的位置。
这已经花费了几十万gas。如果我们执行 Kate 多重证明，将至少添加另外 193k gas（其中大部分用于配对检查预编译）。
如果/当我们转向 PLONK（取决于开发工具），我们是否可以避免这种额外成本？
[讨论展开模式]
在短期内，如果没有 PLONK，在 BabyJub 中使用 Kate 承诺可能会有好处，因此我们可以在 Groth16 snark 中验证 Kate 承诺或 Kate verkle 树。
每个存入队列的用户只需支付存储 32 个字节的费用。
一旦存款队列已满，协调员就会累积成一个凯特承诺，这应该很便宜。例如，Kate 提交 16 个值需要 223454 个 gas，这比波塞冬二叉 Merkle 树有很大的改进，后者需要 797835 个 gas 来提交 16 个值。这样，用户和协调者都可以节省 gas。
为了构建最终的余额树，协调器还将使用 Kate 承诺，从而生成 Verkle 树。由于我们可以以更低的 gas 成本承诺更多的价值，我们可以拥有更大的树容量。
当我们处理余额树（又名消息树）时，我们会检查 snark 中每条消息的成员资格和位置，然后照常进行。
也许我们可以使用Verkle树(Merkle树使用Kate承诺作为哈希函数而不是Poseidon/MiMC)。
Pratyush
KZG10 Commitments需要配对;BabyJubJub不是一个友好的配对曲线
weijiekoh
使用这种技术可以节省更多的gas。子树的哈希函数可以是SHA256，这在EVM中比较便宜。树的其余部分(从子树深入到根)可以用Poseidon进行哈希。
这样做的代价是，任何 snark 都会增加每个子树级别大约 90k 约束。从这个角度来看，Tornado Cash的抽屉式电路（withdraw circuit）有28271个约束条件。因此，这种方法只对MACI这样的用例有意义，在这种情况下，验证者可能不介意(粗略地)将他们的验证时间增加一倍甚至三倍。
通过 DAO，研究组织和媒体可以打破地域的限制，以社区的方式资助和生产内容。DAOrayaki将会通过DAO的形式，构建一个代表社区意志并由社区控制的功能齐全的去中心化媒体。欢迎通过文末方式提交与DAO、量子计算、星际移民、DA相关的内容，瓜分10000USDC赏金池！欢迎加入DAOrayaki社区，了解去中心化自治组织（DAO），探讨最新话题！
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在一堆不同的项目中，我们需要允许用户从 EVM 存入某种链下状态，该状态在链上表示为 Merkle 累加器（例如 Merkle 树的根）。该 Merkle 树根据有效性证明（例如 SNARK）或欺诈证明+同步假设进行更新。
DAOrayaki DAO研究奖金池： 资助地址: DAOrayaki.eth
投票进展：DAO Committee 2 / 0 通過
赏金总量：120 USDC
研究种类：zk, optimistic rollup, mixers
原文作者: barryWhiteHat
贡献者：刘展位@THUBA, DAOctor @DAOrayaki
原文: Batch Deposits for [op/zk] rollup / mixers / MACI
感谢John Adler的评论和反馈。
感谢Ying Tong的反馈和提供的图片。
在一堆不同的项目中，我们需要允许用户从 EVM 存入某种链下状态，该状态在链上表示为 Merkle 累加器（例如 Merkle 树的根）。该 Merkle 树根据有效性证明（例如 SNARK）或欺诈证明+同步假设进行更新。
SNARK友好的哈希函数非常昂贵，因此有必要最小化它的成本。在optimistic rollups世界中，它并不那么昂贵，但每次存款的成本限制了它在某些场景下的应用，例如大规模迁移。
要从EVM存入Merkle树，需要执行tree_depth哈希从而能够包含一个叶子节点。甚至在一个区块中有两笔存款都需要tree_depth的哈希值。那么有必要将它们合并在一起，这样它们只需要花费（tree_depth+1）个哈希值。
Merkle Mountain Ranges专注于创建深度随时间增长的 Merkle 树。在这个使用案例中，我们需要一个恒定深度的树，并且不能有可变数量的哈希值。在optimistic rollup中，这也不理想，因为随着树的深度的增长，需要更改放在链上的数据。
将此用于存储是有问题的，因为随着数据集变大，峰值袋变得越来越稀少，因此存款速度变得越来越慢。这可能导致用户无限期地等待他们的资金存入。
另一种方法是多重证明但在这里不能使用，因为它需要在存款人之间安排协调员。鉴于不断变化的存款队列，状态很可能在协调更新得到处理之前已经改变。
创建存款队列
如果您曾经玩过 2048，您可能会从合并两个相同值的区块中获得乐趣。我们在这里对于 Merkle 树也这么做。
我们从一个空的存款树开始。当存款进来时，我们将其存储在队列中并等待。当下一笔存款进入此哈希时，将此哈希保存到我们当前深度为1、同时有2个待处理存款的存款树。然后我们可以停止存储与第一笔存款相关的任何数据。
当另一笔存款进来时，我们会再次存储它。然后对于下一个存款，我们用指定值对其进行哈希，然后用存款树对结果进行哈希。创建我们的深度为2、有 4 个待处理存款的存款树。
我们已经有效地合并了存款。
将存款树插入余额树中
此时，我们有一个深度为2的存款树（deposit tree），其中有4个待处理的存款。我们还有一个余额树（balance tree），它包含一些先前存入的账户，其他地方都是零。我们不想覆盖树中的帐户。因为这会毁掉这些用户的账户。我们只需要将它们替换0。
为了将新叶子插入余额树，我们需要证明：
一个节点的子节点全为零。我们需要这样做以防止覆盖已经有过存款的账户。
举个例子，假设我们有一个节点有 2 个子节点。我们知道，如果 2 个子节点都是 0，那么节点 == hash(0,0)。
但是如果树真的很深，在 EVM/SNARK 中计算这个哈希可能效率不高。因此，不如预先计算这个列表，并将其作为一个映射存储在智能合约中进行部署。
然后每当我们想要检查一个节点的子节点是否全为零时，我们只需查找此映射。所以有用Merkle证明该节点在树中，然后通过检查存储的映射证明它的子节点全为零。新的 Merkle 根只更改了零节点，其他一切都相同。
我们之前已经证明了一片叶子的子节点全为零，现在我们想要改变那片叶子，同时保持树的其余部分不变。
使用相同的 Merkle 路径，我们计算了用 deposit_tree 替换的没有叶子的根。
然后我们将这个新的 Merkle 根存储为包含所有存放叶子的新余额树，使用我们用来证明叶子在树中的相同 Merkle 路径确保了所有其他叶子不会改变，并且只允许我们更新零节点的子节点。
像 zksnarks/optimistic rollup 这样的一些系统需要证明时间才能执行存款。如果在这种情况下存款树发生变化，则证明可能无效。因此，最好有一种方法可以在某个存款树被存入时暂停更新。
概括
这里我们提出了一种合并存款的方法。我们在 EVM 中查询存款，当它们被存入更大的Merkle树时，它们会将它们合并。
在后续文章中，我们将把它应用到mixer存款和optimistic rollup存款/大规模迁移。
weijiekoh
假设队列长度是 8 而不是 4。
令 storage 为存储一个值所需的 gas 量。
令 hash 为哈希两个值所需的 gas 量。
这是否意味着存储在2^n位置用户由于其在队列中的位置而处于劣势。
barryWhiteHat
与现状相比，对每个人来说都更便宜?
weijiekoh
它确实对每个人来说都更便宜，在我看来，当考虑到每次哈希的成本时，这种权衡是一个偏好问题。如果哈希函数是便宜的(例如kecack)，那么成本差异可以忽略不计，但如果哈希函数是昂贵的(例如Poseidon)那么
的使用者的gas花费加起来也比较昂贵。
vbuterin
因此Kate Commitment值得探索。使用 Kate Commitment，只需一个组元素（48-96 字节）就可以轻松证明来自单个状态的任意数量的位置。这可以与队列方法结合使用，以确保有大量存款可以批量处理。Kate 方法的另一个好处是很容易将其插入基于椭圆曲线的 SNARK/PLONK 证明中。
weijiekoh
请问你对使用Kate Commitment有什么想法?是把所有的存款根积累到Kate Commitment而不是余额树的吗?
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weijiekoh
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vbuterin
我没想过让 snark 从字面上验证椭圆曲线配对计算。我正在考虑使用类似 PLONK 的多项式证明，其中 Kate Commitment和opening作为两个参数传入，您只需直接对它们进行多项式检查。所以没有“一个系统验证另一个系统”的开销。
weijiekoh
请问这是你心目中的 snark 吗？
在这种情况下，像 （在 snark 中的）commit() 函数需要一个 SRS 并且还需要对EC 取幂来计算 Kate 承诺。我可能是错的，但由于在现有的alt_bn128的SRSes 上执行 EC 操作的成本很高，我们是否需要在 BabyJub 曲线上进行新的’Powers of Tau Ceremony’，以便我们可以拥有对 snark 友好的 Kate Commitment？
MichaelConnor
可以批量处理成 Kate Commitment的项目数量是否有实际上限？限制是 SRS 的大小？如果是这样，Merkle树不是提供更大的匿名集吗？
vbuterin
我的意思是直接对Kate Commitment进行多重证明。所以你会有一个承诺P，你只需做一个标准的muti-opening来证明 对于一组 (x,y) 有P(xi)=yi 成立。
可以更进一步：为了避免每对都进行一次EC 乘法， (x,y) 对本身可以用多项式承诺进行编码，muti-opening将变成一个等价证明：（你可以使用标准的 PLONK 技巧来证明它在一定范围内是真的 ），然后这些多项式承诺将同时成为 PLONK 证明的一部分。
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[讨论减少模式]
也许我应该从不同的角度去看问题。我主要关心用户的 gas 成本，其次才是协调器。这毕竟是批量存款技术要解决的问题。
在 MACI 中，我们需要证明 ZK 中余额树中每个叶子的事情。即在余额树（也就是 MACI 命名法中的消息树）中，每个叶子可能会或可能不会根据其解密内容修改状态树（例如，消息叶子是一个加密命令，可能会更改用户的公钥）。由于我们要确保协调器以正确的顺序处理每条消息，我们的 Groth16 snark 必须证明每个叶子的成员资格和消息树中的位置。
这已经花费了几十万gas。如果我们执行 Kate 多重证明，将至少添加另外 193k gas（其中大部分用于配对检查预编译）。
如果/当我们转向 PLONK（取决于开发工具），我们是否可以避免这种额外成本？
[讨论展开模式]
在短期内，如果没有 PLONK，在 BabyJub 中使用 Kate 承诺可能会有好处，因此我们可以在 Groth16 snark 中验证 Kate 承诺或 Kate verkle 树。
每个存入队列的用户只需支付存储 32 个字节的费用。
一旦存款队列已满，协调员就会累积成一个凯特承诺，这应该很便宜。例如，Kate 提交 16 个值需要 223454 个 gas，这比波塞冬二叉 Merkle 树有很大的改进，后者需要 797835 个 gas 来提交 16 个值。这样，用户和协调者都可以节省 gas。
为了构建最终的余额树，协调器还将使用 Kate 承诺，从而生成 Verkle 树。由于我们可以以更低的 gas 成本承诺更多的价值，我们可以拥有更大的树容量。
当我们处理余额树（又名消息树）时，我们会检查 snark 中每条消息的成员资格和位置，然后照常进行。
也许我们可以使用Verkle树(Merkle树使用Kate承诺作为哈希函数而不是Poseidon/MiMC)。
Pratyush
KZG10 Commitments需要配对;BabyJubJub不是一个友好的配对曲线
weijiekoh
使用这种技术可以节省更多的gas。子树的哈希函数可以是SHA256，这在EVM中比较便宜。树的其余部分(从子树深入到根)可以用Poseidon进行哈希。
这样做的代价是，任何 snark 都会增加每个子树级别大约 90k 约束。从这个角度来看，Tornado Cash的抽屉式电路（withdraw circuit）有28271个约束条件。因此，这种方法只对MACI这样的用例有意义，在这种情况下，验证者可能不介意(粗略地)将他们的验证时间增加一倍甚至三倍。
通过 DAO，研究组织和媒体可以打破地域的限制，以社区的方式资助和生产内容。DAOrayaki将会通过DAO的形式，构建一个代表社区意志并由社区控制的功能齐全的去中心化媒体。欢迎通过文末方式提交与DAO、量子计算、星际移民、DA相关的内容，瓜分10000USDC赏金池！欢迎加入DAOrayaki社区，了解去中心化自治组织（DAO），探讨最新话题！
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