
解密超级链 —— 如何与 Optimism 集体共享收益
超级链正在开创一种新的共享方式,以可持续的方式扩展以太坊的技术和价值,让所有建设者受益。 超级链的定义很简单:一个建立在共同标准代码库上的区块链网络,共享安全、治理和价值观。超级链是一个正和网络;任何单一链的成功都会使生态系统中的所有链受益。 目前,超级链中的每个 OP 链都采用标准化的收入分享模式,确保所有链公平公正地贡献,没有例外或特殊待遇。根据标准 Rollup 章程,每条链都将部分收入通过网络范围内遵守的费用分成返还给 Optimism 集体。费用分成计算为链收入的 2.5% 或链上利润的 15% 中的较大者,其中链上利润定义为手续费收入减去 L1 gas 费用。 迄今为止,Optimism 集体已产生超过 14,000 ETH 的收入,随着超级链的壮大,这个数字还在持续增长。任何人都可以在这里追踪最新的贡献数据。在未来几个月里,随着我们开始为即将到来的互操作性工作奠定基础,业界将会有更多平台将超级链作为一个整体而非独立的链来展示。 通过维护这个统一的收入分享系统,超级链坚持其对去中心化和 Optimism 集体成长的承诺,确保每条链的贡献都能为公共产品和生态系统发展提供...

OP Stack 小课堂#0 | 初识 OP Stack
本文由 OP 中文力量成员 Cooper 创作,由 Marcus 进行整理前言当聊起 OP Stack, 势必会涉及到 Layer2, Rollup 等一系列名词。我将最大限度的在介绍OP Stack之前,先让读者朋友们对这些名词有个基本的概念,了解其含义。考虑到笔者的实力有限,因此不够准确的地方还请海涵斧正! 总的来说,需要提前了解的名词有:Layer2RollupSuperchain如果读者朋友对这些名词已经非常熟悉,或者你不喜欢这种先了解相关名词的阅读方式,可直接跳至文章第二节:什么是OP Stack?Layer2Layer 2指基于底层区块链(注:通常也称为“Layer 1网络”)的链下网络、系统或技术,目的是为了扩展底层区块链网络。Layer 2网络可以提升任何底层区块链的吞吐量以及其他性能。 Layer 2网络、系统或技术的核心价值是能够利用底层区块链的安全性。其交易数据必须以某种形式被底层区块链网络验证并确认。按照这个标准来看,侧链就不属于Layer 2,因为侧链通常会部署自己的共识机制和验证节点,因此拥有独立于底层区块链的安全机制。 一些区块链为了保障去中心化水平...

OP 共学 02 | 从上层的视角看看 OP Chain 的架构和工作流程
本篇由 OP 共学小组 Cooper 书写,由 Yiwen 进行排版和编辑,详细记录了 OP Chain 的架构和工作流程 按照先看整体,再究细节的思路,这篇文章将从上层的视角向大家介绍一条由 OP Stack 创建的 Layer2 chain 的架构。方便大家对 OP Chain 的整体工作流程建立一个直观的印象,为后续深入源码打下基础。 要理解 OP Chain 的工作流程并不复杂,只需要弄明白几张图即可。这几张图合在一起,共同解释了以下几个关键问题:网络的参与者有哪些?用户如何参与到网络中?L1 的 ETH 如何到 L2 上去?OP Chain 有哪些模块?L2 是以什么规则来构建链的?对这些问题有了一定的了解后,再看源码,才不会云里雾里。网络参与者有哪些?那么,让我们先从网络的参与者有哪些开始。上图展示了 4 个参与者,分别是 Users、Sequencers、Verifiers、ETH L1 Chain。 1)Users在 OP Chains 中,用户可以通过将交易发送到以太坊主网上的合约,在 L2 上存入或提取任意交易(对应 Bridges 的功能)。向使用 ETH ...
OP 中文力量是 Optimism 的中文开发者社区,我们致力于通过提供学习资料和技术支持,培养更多的 Optimism 建设者,促进 Optimism 和公共物品的繁荣 OP 中文力量由 LXDAO 孵化

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本篇由 OP 共学小组 Cooper 书写,由 Yiwen 进行排版和编辑,详细记录了 OP Chain 的架构和工作流程 按照先看整体,再究细节的思路,这篇文章将从上层的视角向大家介绍一条由 OP Stack 创建的 Layer2 chain 的架构。方便大家对 OP Chain 的整体工作流程建立一个直观的印象,为后续深入源码打下基础。 要理解 OP Chain 的工作流程并不复杂,只需要弄明白几张图即可。这几张图合在一起,共同解释了以下几个关键问题:网络的参与者有哪些?用户如何参与到网络中?L1 的 ETH 如何到 L2 上去?OP Chain 有哪些模块?L2 是以什么规则来构建链的?对这些问题有了一定的了解后,再看源码,才不会云里雾里。网络参与者有哪些?那么,让我们先从网络的参与者有哪些开始。上图展示了 4 个参与者,分别是 Users、Sequencers、Verifiers、ETH L1 Chain。 1)Users在 OP Chains 中,用户可以通过将交易发送到以太坊主网上的合约,在 L2 上存入或提取任意交易(对应 Bridges 的功能)。向使用 ETH ...
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文章来源:https://www.jinse.cn/blockchain/3700783.html
作者:GovXS
翻译:ChainFeeds | chunzhen

自 2022 年以来,Optimism 已经进行了 4 轮完整的追溯性融资,发放了 6000 多万 OP。在过去的 4 轮「追溯性融资」中,Optimism 测试了多种不同的投票规则,而 **GovXS [1]**的研究旨在通过对 4 种投票规则的归纳与评估,以测试不同类型的投票方式对潜在攻击的抵御能力。
Optimism 四轮「追溯性融资」投票方式一览:
Retro PGF1(R1 二次投票法):在 PGF1 中,Optimism 采用了二次投票制,允许投票人分配成本递增的代币进行多次投票;
Retro PGF2(R2 平均值规则):在 PGF2 中,Optimism 采用了平均值规则,通过对所有参与者的投票进行平均,来决定资金分配;
Retro PGF3(R3 规定人数中位数规则):在 PGF3 中,Optimism 引入了最低票数和代币门槛,并采用标准化中位数规则来减少异常票数的影响。只有获得最低票数和资金要求的项目才会被考虑。
Retro PGF4(R4 上限中位数规则):在 PGF4 中,Optimism 引入了「影响指标得分」,投票者优先考虑 KPI 而不是直接资金分配。项目被要求提供 KPI 值来证明他们的成就,然后根据投票人对 KPI 指标的偏好,使用标准化中位数确定影响指标得分,最终确定项目的资金分配,并对超额资金的分配和再分配设定上限。
为评估「抵御恶意行为」的设计目标,GovXS 制定了五项关键指标。
指标 1:最大可提取值(Maximum Extractable Value)
恶意行为者能否提取 100% 的可用资金?在 Retro Funding 的背景下,GovXS 将恶意行为者(攻击者)定义为投票人,其唯一目标是将尽可能多的资金投入到他们喜欢的项目中,通过将 100% 的可用投票代币分配给该项目来使用他们的最大投票权,并向其他项目分配 0% 代币。

对于 R1 二次投票和 R2 平均投票,理论上恶意投票者有可能提取 100% 的资金,但前提是所有投票者的投票方式完全相同。
R3 中位数规则也允许最大可提取金额为 100%,但它只要求 50%的投票者投与攻击者相同的票,这使得中位数规则更容易被操纵。此外,规定人数要求开启了另一个潜在的攻击载体:即如果没有其他项目达到法定人数要求,那么所有资金都可以分配给一个项目。
R4 上限中位数规则的抵抗力最强,因为分配给单个项目的最大资金上限为本轮规模的 5%。这一限制大大降低了恶意行为者的风险。
指标 2:选民可提取价值(Voter Extractable Value)
考虑到恶意投票者通常会试图掩饰自己的行为,因此 GovXS 的模型假设恶意投票者将 90-99% 的代币分配给一个项目,其余代币平均分配给其他项目。

结果表明,R1 二次投票对 VEV 的抵抗力最强。R2 平均值 VEV 更加收敛,而两个基于中位数的规则(R3 规定人数中位数和 R4 上限中位数)则显示出更大的差异和更高的最大可提取资金水平。
指标 3:稳健性
该指标考察不同的投票规则如何应对个人投票行为的变化,以及这些规则对投票中的轻微操纵有多敏感。

结果显示,R2 平均值对投票变化最为敏感。相比之下,R3 中位数和 R4 上限中位数对变化的适应性更强。这表明,在 R3 和 R4 规则下,轻微的投票操纵不会对结果产生太大影响。
指标 4:贿赂成本
贿赂成本量化了攻击者为改变特定项目的资助结果所需的努力或花费。

结果显示,R1 二次投票对贿赂的抵御能力最强。与其他投票规则相比,攻击者需要更多的投票才能实现相同的资金增长。值得注意的是,R4 上限中位数投票也表现出很强的抵制能力。这种设计对每个项目的最高资助额度设置了上限,从而使贿赂攻击变得更加困难。
指标 5:控制成本
控制成本用于衡量在投票过程中增加或删除投票人的影响。在 Optimism Retro Funding 的背景下,攻击者很难在一轮投票中「添加」投票人,因此重点考虑「删除」投票人的影响,即说服其他投票者弃权。

结果显示,R1 二次投票和 R2 平均值是最难攻击的。R3 和 R4 的中位数规则更容易受到攻击。以真正的 R4 投票数据进行模拟,一个完全了解投票动态的攻击者可能只需说服 10 名选民弃权,就能使他们项目的资金增加 30%。
对于四种投票方法抵御恶意行为能力的最终评估结果如下:

二次投票(R1)对攻击的抵抗力最强。
基于中位数的规则(R3、R4)对恶意行为的敏感度较高,但引入每个项目最大资金分配上限(R4)可显著提高其抵御能力。
平均值规则(R2)对控制攻击有很强的抵御能力,然而,更容易受到投票操纵。
最后,GovXS 将该模型做成了一个**追溯性融资模拟器[2]**,用于测试和评估公共物品融资中的不同投票机制。

Twitter: https://x.com/Optimismzh
Notion:https://www.notion.so/lxdao/Optimism-99a78f831195451a9f16724342c0c4ed
Telegram:https://t.me/optimism_cn
文章来源:https://www.jinse.cn/blockchain/3700783.html
作者:GovXS
翻译:ChainFeeds | chunzhen

自 2022 年以来,Optimism 已经进行了 4 轮完整的追溯性融资,发放了 6000 多万 OP。在过去的 4 轮「追溯性融资」中,Optimism 测试了多种不同的投票规则,而 **GovXS [1]**的研究旨在通过对 4 种投票规则的归纳与评估,以测试不同类型的投票方式对潜在攻击的抵御能力。
Optimism 四轮「追溯性融资」投票方式一览:
Retro PGF1(R1 二次投票法):在 PGF1 中,Optimism 采用了二次投票制,允许投票人分配成本递增的代币进行多次投票;
Retro PGF2(R2 平均值规则):在 PGF2 中,Optimism 采用了平均值规则,通过对所有参与者的投票进行平均,来决定资金分配;
Retro PGF3(R3 规定人数中位数规则):在 PGF3 中,Optimism 引入了最低票数和代币门槛,并采用标准化中位数规则来减少异常票数的影响。只有获得最低票数和资金要求的项目才会被考虑。
Retro PGF4(R4 上限中位数规则):在 PGF4 中,Optimism 引入了「影响指标得分」,投票者优先考虑 KPI 而不是直接资金分配。项目被要求提供 KPI 值来证明他们的成就,然后根据投票人对 KPI 指标的偏好,使用标准化中位数确定影响指标得分,最终确定项目的资金分配,并对超额资金的分配和再分配设定上限。
为评估「抵御恶意行为」的设计目标,GovXS 制定了五项关键指标。
指标 1:最大可提取值(Maximum Extractable Value)
恶意行为者能否提取 100% 的可用资金?在 Retro Funding 的背景下,GovXS 将恶意行为者(攻击者)定义为投票人,其唯一目标是将尽可能多的资金投入到他们喜欢的项目中,通过将 100% 的可用投票代币分配给该项目来使用他们的最大投票权,并向其他项目分配 0% 代币。

对于 R1 二次投票和 R2 平均投票,理论上恶意投票者有可能提取 100% 的资金,但前提是所有投票者的投票方式完全相同。
R3 中位数规则也允许最大可提取金额为 100%,但它只要求 50%的投票者投与攻击者相同的票,这使得中位数规则更容易被操纵。此外,规定人数要求开启了另一个潜在的攻击载体:即如果没有其他项目达到法定人数要求,那么所有资金都可以分配给一个项目。
R4 上限中位数规则的抵抗力最强,因为分配给单个项目的最大资金上限为本轮规模的 5%。这一限制大大降低了恶意行为者的风险。
指标 2:选民可提取价值(Voter Extractable Value)
考虑到恶意投票者通常会试图掩饰自己的行为,因此 GovXS 的模型假设恶意投票者将 90-99% 的代币分配给一个项目,其余代币平均分配给其他项目。

结果表明,R1 二次投票对 VEV 的抵抗力最强。R2 平均值 VEV 更加收敛,而两个基于中位数的规则(R3 规定人数中位数和 R4 上限中位数)则显示出更大的差异和更高的最大可提取资金水平。
指标 3:稳健性
该指标考察不同的投票规则如何应对个人投票行为的变化,以及这些规则对投票中的轻微操纵有多敏感。

结果显示,R2 平均值对投票变化最为敏感。相比之下,R3 中位数和 R4 上限中位数对变化的适应性更强。这表明,在 R3 和 R4 规则下,轻微的投票操纵不会对结果产生太大影响。
指标 4:贿赂成本
贿赂成本量化了攻击者为改变特定项目的资助结果所需的努力或花费。

结果显示,R1 二次投票对贿赂的抵御能力最强。与其他投票规则相比,攻击者需要更多的投票才能实现相同的资金增长。值得注意的是,R4 上限中位数投票也表现出很强的抵制能力。这种设计对每个项目的最高资助额度设置了上限,从而使贿赂攻击变得更加困难。
指标 5:控制成本
控制成本用于衡量在投票过程中增加或删除投票人的影响。在 Optimism Retro Funding 的背景下,攻击者很难在一轮投票中「添加」投票人,因此重点考虑「删除」投票人的影响,即说服其他投票者弃权。

结果显示,R1 二次投票和 R2 平均值是最难攻击的。R3 和 R4 的中位数规则更容易受到攻击。以真正的 R4 投票数据进行模拟,一个完全了解投票动态的攻击者可能只需说服 10 名选民弃权,就能使他们项目的资金增加 30%。
对于四种投票方法抵御恶意行为能力的最终评估结果如下:

二次投票(R1)对攻击的抵抗力最强。
基于中位数的规则(R3、R4)对恶意行为的敏感度较高,但引入每个项目最大资金分配上限(R4)可显著提高其抵御能力。
平均值规则(R2)对控制攻击有很强的抵御能力,然而,更容易受到投票操纵。
最后,GovXS 将该模型做成了一个**追溯性融资模拟器[2]**,用于测试和评估公共物品融资中的不同投票机制。

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