包括二次方投票在内的所有投票的弱点之一是，对于任何大规模的问题，每个人影响结果的能力是如此之小。因此，深刻反映和理解自己对问题的真实信念的动力是微乎其微的。以美国大选为例。你的投票决定结果的概率目前在100万分之一到300亿分之一之间，平均为6000万分之一。如果对你来说，两党四年的差值是1万美元，那么你在选举中投票的预期值是0.00017美元。如果二次方投票被用于选举，我们应该相信人们会愿意在投票代币上花费大约这个数额，而非常在意三倍投票的人真的会花0.00051美元，人们能够做出如此精细的价值判断
一个可能的补救办法是抽签，这是一种政府形式，不是对每个人进行投票，而是随机选择一个较小的参与者子集。每个参与者将有更大的机会影响结果，因此将更容易确定对结果的某种影响程度对他们的价值，因为每个人的影响在该委员会将足够大而引起注意和思考。
这篇文章提出了抽签与二次方投票的结合，将二次方投票的好处及其考虑偏好强度的能力与排序的激励集中好处相结合。
Jules Urbach ：RNDR 如何成为引领NFT加密艺术浪潮的GPU计算平台:JulesUrbach：RNDR如何成为引领NFT加密艺术浪潮的GPU计算平台3月29日，在以《RNDR渲染网络：引领NFT加密艺术浪潮的GPU计算平台》为主题的AMA中，HuobiGlobalNFT板块项目RNDRNetwork发起人JulesUrbach表示，NFT是实现开放去中心化的虚拟世界的重要基石，而开放去中心化的虚拟世界是RNDR网络自2017年推出以来的愿景。JulesUrbach介绍RNDR将会面向艺术家推出一些新的工具，包括在RNDR网络上铸造带有深度场景图验证的NFT，将ORBX格式的文件变成NFT、生成式艺术（GenerativeArt）等。JulesUrbach还表示，NFT拥有在今天的数字艺术之外的巨大潜力。增强现实、全息显示和实时的沉浸式流媒体将让我们能够在几年后创作出如今只有在科幻小说中才会出现的NFT内容。NFT将可以与物理空间绑定，记录在区块链上的虚拟物体将日益成为人们的日常生活的一部分。[2021/3/29 19:26:18]
二次方投票概述
声音 | 海尔集团董事局主席：如何利用区块链改变企业未来:海尔集团董事局主席、首席执行官张瑞敏在近期参加的活动时提出：产品会被场景替代，行业将被生态覆盖。海尔以区块链为载体，以分布式账本彼此间分享基于物联网的数据资源，一方面不断优化用户体验，一方面所有生态攸关方均得到增值，多方共赢。海尔依据自身优势在区块链领域展开了3个方向的探索：第一，以先发优势，参与制定区块链标准；第二，以延伸效应，赋能产业生态；第三，以区块链思维，变革组织结构。（IT168）[2019/11/19]
在二次方投票中，有一组参与者p1，…，pN，其中参与者pi可以通过支付成本C(w)=w^2/2对任何给定问题的给定选项进行权重为w的投票。在任何问题上，总票数权重最高的选项获胜。
这就是为什么二次方投票是如此的酷。我们可以将投票者建模为具有“偏好强度”x，这表示他们愿意为一个单位的影响力支付的金额。具有x偏好强度的投票者将愿意继续增加他们的权重，直到将权重增加一个单位的边际成本大于x。因此，偏好强度为x的投票者将进行权重为x的投票，通过选择总权重最高的选项，机制最优选择支持者偏好综合强度最高的选项。这里的关键认识是，成本函数C(w)=w^2/2及其导数C(w)=w如何自然地激励投票者投票，使其权重与他们对问题的强烈感受成正比。
动态 | Kyle Samani发推质疑Block.one如何在两年时间花掉 8 亿美元:著名区块链投资机构 Multicoin 创始合伙人 Kyle Samani 发推质疑 EOS 背后的开发公司 Block.one 如何在两年时间中烧掉 8 亿美元。Kyle Samani 发表推文称，如果 Block.one 通过 ICO 融资了 40 亿美元，现在的资产负债表上有 32 亿美元的资产，那么这家有 200 名员工的公司如何在两年时间里花掉了 8 亿美元现金？Kyle Samani 还称，Block.one 进行了 1.8 亿美元风险投资，但这不是支出，即便把这些投资的账面资产都减记为 0 ，时间也不够用。而 Staked.us 的联合创始人 Jonathan Marcus 则表示，Block.one 花费的那 8 亿美元中，最少有 5.3 亿美元用于股权回购，因为 Block.one 过去两年共进行了两次股权回购，一次花费了 3 亿美元，最近又回购了 2.3 亿美元的股权。[2019/6/3]
这比标准投票要好，标准投票不考虑不同的偏好强度，也比固定的每票购买成本要好，在固定投票成本中，有更强偏好的投票者很容易凌驾于其他人之上。
BM：对代理如何运作和“dApp开发者”如何计费的理解可能需要调整:北京时间今日凌晨，BM在开发者群发表对代理如何运作和“dApp开发者”如何计费的理解：
??1）所有CPU/带宽都是“执行操作的用户”；
??2）所有存储都按照dApp的选择向用户或dApp付费；
??3）dApp开发人员希望授权用户将带宽委托给用户；
??4）授权带宽理论上可以用于任何dApp。
现在想象一下，你是一个社交媒体公司，希望为用户提供免费账户。用户在您的网站上注册，您为他们创建一个区块链账户，然后将一些带宽委托给他们。您的应用可以选择为每个授权用户支付有限的存储空间，这使他们能够在他们需要携带自己的存储空间之前，拥有N份杰出的帖子和V张投票。如果您的应用不想为用户支付存储费用，则该应用可能完全是BYOS（注：Bring your own storage，使用你自己的存储）和BYOB（注：Bring your own Bandwith，使用你自己的带宽）应用。如果用户不继续他们的订阅或停止使用您的服务，那么您可以将带宽重新分配给其他用户。[2018/4/30]
现在，我们将尝试对它进行修改，添加一个抽签元素。
中纪委机关报谈区块链发展：如何让监管理解并适度监管是挑战:今日东方财富网发文称，在今年的全国两会上，“区块链”成为一些代表委员热议的话题，近日中纪委机关报谈到区块链发展时，认为：如何让监管理解并适度监管是挑战。[2018/3/6]
初稿方案1
随机选择总体的p部分。这些被选中的投票者有权参加二次方投票，并以边际成本函数c(w)=w/p。其他所有人都不能参与。
如果您假设投票者池的大小非常大，那么修改后的机制将导致与标准QV相同的结果：一个具有x偏好强度的投票者将以p的概率能够投票，他们将继续投票直到c(w)=x，这意味着他们将投票强度为x/p，而有1-p的概率投票者将不能做任何事情。因此投票者的预期影响是p?x/p=x。
该方案的主要缺陷是，它不区分问题足够大而需要抽签，特别是它不能很好地处理一些参与者有非常强大的地位和其他参与者不在意的情况;在这些情况下，它要么对前者施加了太多的干扰，要么没有为后者提供足够的集中激励。
作为一个激励性的例子，考虑像分区这样的案例，其中通常有一个中心化的利益和一个经常抵消的去中心化利益，这并不是先验明确哪一方该获胜。我们想要确保集中的利益总是能够表达自己而不是使用抽签来放大分散的利益的清晰度。
方案2
我们创造了两个投票机会。对于某个全局常数M，第一次投票机会允许任何人以边际成本c(w)=M+w购买选票。第二次投票机会随机选择人口中的p部分，并且只允许他们以c(w)=w/p的成本购买选票，直到M/p的最大权重。请注意，被选中的投票者可以参与这两种投票机会。
现在，让我们分析一个投票者的预期影响。以p的概率，一个投票者被“选中”，在第二次投票中，他们将投权重为min(x,M)/p的一票;如果投票者没有被选上，他们就不会投票。在第一个投票机会中，每个人的投票权重为max(x?M,0)。现在，我们把这两个期望值相加，就得到
因此，这种机制仍然提供与预期中的标准QV等效的结果，并且它具有所需的特性，即为强偏好参与者提供一致的输入保证，同时使用抽签创建一部分弱偏好参与者p部分，其权力被放大了1/p倍。但这一方案仍然让人觉得很棘手：你需要就每个问题的阈值和抽签因子达成一致，而且它似乎无法在更细的尺度上适应不同的偏好强度水平。
方案3
如果相反，我们创建之前介绍的类型的无限总和，前面提到的，大致有以下属性：高于某个阈值M以上，所有参与者的投票都是确定的；但在M/2级别时，我们随机选择一半的参与者，并将他们的权力加倍；在M/50级别，我们选择1/50的参与者，并将他们的权力放大50倍，以此类推。通过这种方式，能够投票的任意偏好强度的一组参与者的权力被放大到相同的水平，从而具有相同水平的动机去好好考虑这个问题。
计划如下。对于每个参与者，我们给他们分配一个均匀分布的随机值q∈。我们赋予他们投票的能力，其成本函数为C(w)=M^2?q?e^(w/M)?M?q，因此C(w)=M?q?e^(w/M)。投票者只能增加他们的投票权重到c(w)=M的点，且不能再继续增加。
然后，我们像方案2一样，打开一个单独的投票机会，让任何人以成本c(w)=M+w购买选票。
曲线e^(w/M)有一个很好的特性，即垂直缩放和左移是一样的。因此，我们不将乘以q视为乘法，而是将其视为具有更低q值的投票者，能够沿着相同的c(w)=M?e^(w/M)曲线投票，但从曲线的更左侧开始，在那里他们的选票更便宜，因此他们的权力被放大。具体来说，具有偏好强度x和价值q的投票者将沿着曲线购买投票，从ln(q)?M开始，到ln(x/M)?M结束。
我们可以将偏好强度x<m的投票者的预期投票权重计算为从0到xq="">x/M时，他们根本不会投票）。为了简单起见，我们首先讨论M=1的情况：</m的投票者的预期投票权重计算为从0到x>
再加上M：
具有偏好强度x>M的投票者在第一次投票中将表现为偏好强度M的投票者，并在第二次投票中一如既往地做出权重为x?M的投票。因此，一个具有偏好强度x的投票者将期望得到权重为x的总选票。
同时，请注意，具有偏好强度x<M的投票者，以该投票者进行非零投票为条件，将面临q∈(0,x/M)且平均q=x/2M，所以他们的平均投票权重将变成ln(x/M)?M-ln(x/2M)?M=ln(2)?M，所以我们得到了一个有趣的特性，即任何低于阈值的投票者，以他们能够投票为条件，平均会以大致相同的影响水平进行投票。
进一步的工作
确定其他抽签函数是否更有意义
提出确定M的原则性方法
将此方案扩展到二次方融资
对于(1)，注意两种描述问题的方法：
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。