区块链的语言
数字和立场 美元是原罪,美国用武力等认为手段强行干扰经济规律,阻止货币竞争。 人民对劣币驱逐良币的发生是有一个忍耐界限的,超过则会发生如土耳其本土般法币超级通胀,导致国人将法币换成加密货币、美元。这个界限就是发钞行需要维系着正常的流通兑换,否则一旦遇到特殊危机劣币容易遭遇挤兑突破界限。 金融在这受影响的不仅是调节机制,更是治理上的政治。 看到一本书 最初的人群协作行为:交换、沟通、组织架构...语言、文字(数学)、金钱、互联网、信用、国家、宗教、家——《人类简史》。交换的体现是货币发展史,完成了互联网到区块链的演化。沟通现在到了互联网时代,还没有完成区块链革命。组织架构互联网进程完成了一半,区块链正在探索。以上都是可数字化、计算机化的趋势。 人是先有了共同语言还是先有交换?假设一个场景,两个人碰到一起,很新奇,互相确认没恶意。吃饭的时候,物品充足则互相分享帮助,回馈便成为了交换。人多了便有了交换的标准,此时交换逐渐变得有功利性,因为加入的人的目的不一样了。交换的语言,货币是一个代表,是一系列内语言的化身。货币是交换语言的浓缩。货币的电子化实际上是语言传递方式的升级。比特币的例子比...
稳定币的抵押物思考
稳定币不锚定美元的都没有太成功。锚定美元,若不是足额抵押,那么清算机制在市场下跌中很容易快速发生或者被人为恶意操控(UST 以 luna 不足额背书)。然而如 makerdao 选择超额抵押,却也被质疑降低资本效率。 针对资本效率这个问题,提高的方法是用低流动性资产换取高流动性资产,让单位资金在同样时间能够循环更多次数。 观传统银行,资产负债表中资产有以固定资产形式存在,这一点能提高资本效率。对标加密中的低流动性 NFT,所以理论上稳定币的抵押物中若有 NFT 存在则可以提高资本效率。 但抵押物真的是重点吗? 最初银行提高资本效率的途径是设立了一个公信力平台,聚集资本做大效应,并非在抵押物上下功夫。只是后来银行业竞争力逐渐内卷,银行家们只好在资产负债表上下功夫提高效率。
隐私TEE、ZK
http://bcrb.io/c6s4.html zk 的密码学隐私依靠数学计算,适用设备广,通用性强,主要受计算能力大小影响。并不是所有问题都可以通过零知识证明算法进行验证,能处理的数据有局限,多项式时间内可以验证解正确性的问题(NP 问题)一定存在零知识。 TEE 不局限于密码学,通过物理限制影响软件的隐私保密,能处理的数据更丰富。不过 TEE 局限于运行在使用了 TEE 技术的芯片上。 TEE 和密码学隐私算法属于两个极端。 证明算法密码学已经有多年历史较为成熟,TEE 当前处于发展早期。 最坏的情况,量子计算导致密码学失效,那么 TEE 技术将成为重要的替代品。zk对称式加密算法的时代,加密和解密数据遵循同样的规则。 对称式加密的关键要素包括加密算法和密钥,数据发送方使用特定的密钥加密数据,并且将加密数据和密钥发送给接收方。 https://z.cash/ 项目示例 https://academy.binance.com/zh/articles/zk-snarks-and-zk-starks-explained zk-SNARK:例如私钥是 k,v 是常数,SNARK 加...
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区块链的语言
数字和立场 美元是原罪,美国用武力等认为手段强行干扰经济规律,阻止货币竞争。 人民对劣币驱逐良币的发生是有一个忍耐界限的,超过则会发生如土耳其本土般法币超级通胀,导致国人将法币换成加密货币、美元。这个界限就是发钞行需要维系着正常的流通兑换,否则一旦遇到特殊危机劣币容易遭遇挤兑突破界限。 金融在这受影响的不仅是调节机制,更是治理上的政治。 看到一本书 最初的人群协作行为:交换、沟通、组织架构...语言、文字(数学)、金钱、互联网、信用、国家、宗教、家——《人类简史》。交换的体现是货币发展史,完成了互联网到区块链的演化。沟通现在到了互联网时代,还没有完成区块链革命。组织架构互联网进程完成了一半,区块链正在探索。以上都是可数字化、计算机化的趋势。 人是先有了共同语言还是先有交换?假设一个场景,两个人碰到一起,很新奇,互相确认没恶意。吃饭的时候,物品充足则互相分享帮助,回馈便成为了交换。人多了便有了交换的标准,此时交换逐渐变得有功利性,因为加入的人的目的不一样了。交换的语言,货币是一个代表,是一系列内语言的化身。货币是交换语言的浓缩。货币的电子化实际上是语言传递方式的升级。比特币的例子比...
稳定币的抵押物思考
稳定币不锚定美元的都没有太成功。锚定美元,若不是足额抵押,那么清算机制在市场下跌中很容易快速发生或者被人为恶意操控(UST 以 luna 不足额背书)。然而如 makerdao 选择超额抵押,却也被质疑降低资本效率。 针对资本效率这个问题,提高的方法是用低流动性资产换取高流动性资产,让单位资金在同样时间能够循环更多次数。 观传统银行,资产负债表中资产有以固定资产形式存在,这一点能提高资本效率。对标加密中的低流动性 NFT,所以理论上稳定币的抵押物中若有 NFT 存在则可以提高资本效率。 但抵押物真的是重点吗? 最初银行提高资本效率的途径是设立了一个公信力平台,聚集资本做大效应,并非在抵押物上下功夫。只是后来银行业竞争力逐渐内卷,银行家们只好在资产负债表上下功夫提高效率。
隐私TEE、ZK
http://bcrb.io/c6s4.html zk 的密码学隐私依靠数学计算,适用设备广,通用性强,主要受计算能力大小影响。并不是所有问题都可以通过零知识证明算法进行验证,能处理的数据有局限,多项式时间内可以验证解正确性的问题(NP 问题)一定存在零知识。 TEE 不局限于密码学,通过物理限制影响软件的隐私保密,能处理的数据更丰富。不过 TEE 局限于运行在使用了 TEE 技术的芯片上。 TEE 和密码学隐私算法属于两个极端。 证明算法密码学已经有多年历史较为成熟,TEE 当前处于发展早期。 最坏的情况,量子计算导致密码学失效,那么 TEE 技术将成为重要的替代品。zk对称式加密算法的时代,加密和解密数据遵循同样的规则。 对称式加密的关键要素包括加密算法和密钥,数据发送方使用特定的密钥加密数据,并且将加密数据和密钥发送给接收方。 https://z.cash/ 项目示例 https://academy.binance.com/zh/articles/zk-snarks-and-zk-starks-explained zk-SNARK:例如私钥是 k,v 是常数,SNARK 加...
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问题:
当前链上一地址一票投票无法进行有效的数据清理。可用的一代币一票会导致根本性的矛盾。
不管任何数据清洗和计算,几乎都避不开以有效数据集为基底。投票机制绕不开有效投票筛选。
链上投票数据如果无差别读取,不好进行“数据清理”的环节,无法进行后续的计算(女巫攻击)。

SBT 的目的有一部分可以帮助“数据清理”,是直接从数据摘取进行一些筛选录入——3.消重。
比特币的数据输入是要有矿机为成本的,这是他的筛选机制。哈希碰撞则是其进行数据清理的方式。
数据输入需要有作恶成本,如比特币的矿机、以太坊的 gas 都是一种方式。
未来:
未来链上应该对有效数据录入提出解决方案。
—————————————————————————————————————————
思考:
提案都是人为的,一个提案的提出本质就是带着原本的目的,去强迫人们进行选择。我们应该抵制提案而不是通过更多提案,但是总有人会以作弊的方式来达成通过提案的目的。
投票的第一原则,鼓励大家否决提案。
投票方式:
计票输入为(x,y),同意为(1,0),不同意为(0,1)。
点(x,y)始终在坐标系的第一象限,以直径为 1 的扇形曲面上滑动。

数据处理:
在以上曲线中,x=y 时,x*y、x+y 的值总是最大的。|x/y|、|x-y| 是最小的。此时团结的力量最大,互斗的收益最小。而在两端点则恰恰相反。
x*y 说明了分散的权力,在互相赋能时能产生更多的可能性值;
|x/y| 除法是一个有意思的说明,x 需要分配给 y 的值在 x=y 时是最少的,反之两者相差越大,x 需要分配给 y 的值越多。这里可以根据场景展开不同的说法。
清理掉无效数据
数据计算:
投票结果的点集应该围绕 符合正态分布。
结果判定:
投票结果不再看票数,而是看处理后的最终点靠近两端点的距离,来判定通过与否、有效否。
集中的权力会碰撞出更少的火花。
问题:
当前链上一地址一票投票无法进行有效的数据清理。可用的一代币一票会导致根本性的矛盾。
不管任何数据清洗和计算,几乎都避不开以有效数据集为基底。投票机制绕不开有效投票筛选。
链上投票数据如果无差别读取,不好进行“数据清理”的环节,无法进行后续的计算(女巫攻击)。

SBT 的目的有一部分可以帮助“数据清理”,是直接从数据摘取进行一些筛选录入——3.消重。
比特币的数据输入是要有矿机为成本的,这是他的筛选机制。哈希碰撞则是其进行数据清理的方式。
数据输入需要有作恶成本,如比特币的矿机、以太坊的 gas 都是一种方式。
未来:
未来链上应该对有效数据录入提出解决方案。
—————————————————————————————————————————
思考:
提案都是人为的,一个提案的提出本质就是带着原本的目的,去强迫人们进行选择。我们应该抵制提案而不是通过更多提案,但是总有人会以作弊的方式来达成通过提案的目的。
投票的第一原则,鼓励大家否决提案。
投票方式:
计票输入为(x,y),同意为(1,0),不同意为(0,1)。
点(x,y)始终在坐标系的第一象限,以直径为 1 的扇形曲面上滑动。

数据处理:
在以上曲线中,x=y 时,x*y、x+y 的值总是最大的。|x/y|、|x-y| 是最小的。此时团结的力量最大,互斗的收益最小。而在两端点则恰恰相反。
x*y 说明了分散的权力,在互相赋能时能产生更多的可能性值;
|x/y| 除法是一个有意思的说明,x 需要分配给 y 的值在 x=y 时是最少的,反之两者相差越大,x 需要分配给 y 的值越多。这里可以根据场景展开不同的说法。
清理掉无效数据
数据计算:
投票结果的点集应该围绕 符合正态分布。
结果判定:
投票结果不再看票数,而是看处理后的最终点靠近两端点的距离,来判定通过与否、有效否。
集中的权力会碰撞出更少的火花。
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