Update DasNarrenschiff.md

IntensiveCoLearning · Jan 18, 2025 · 837af4b · 837af4b
1 parent fcbd3b3
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diff --git a/DasNarrenschiff.md b/DasNarrenschiff.md
@@ -264,10 +264,6 @@ Deep Funding 的整个想法，与 Optimism 不同，在 Optimism 中，每个 B
 3. 如何有算法来检测那些缺乏维护的依赖项，这些依赖项需要更多的人工智能来维护，如果不加以处理会带来巨大风险。
     - “关注依赖项的可替代性，如果它不存在，你的生活会变得多困难？我们的目标是找到那个内布拉斯加的随机家伙。”（很重要的 OpenSSL 只有两个“几乎透明”的人来维护，当他俩不再维护，整个网络面临了巨大的风险）
 
-### 2025.01.17
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 ### 2025.01.18
 
 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ul8iMTsOFUKUmqz6MK0zpgt8Ki8tFtoWKGlwXj-Op34/edit?gid=1179446718#gid=1179446718
@@ -276,6 +272,14 @@ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1IpL0oTd3AgNBu_eWdjP9EjbQfZjq-_Nd3yU1H2ke
 
 ### 2025.01.19
 
+https://mirror.xyz/optimismcn.eth/xfffo45OHL955PvtKRzBzUhHoKJ0uQAbs_mh-qqkGR4
+：Optimism Retro Funding 投票机制对恶意行为的抵抗能力
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+有趣的点：
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+1. RPGF 3 中采用“规定人数中位数”方法分配，设置参与评选的最低票数和资金，并且设置标准化的中位数如 10000，25000，50000，100000，这导致了前 100 个项目中约 30% 的项目都获得了相同的分配，对名单的依赖可能无意中引起了选民的冷漠，Badge holders 投票表决尽可能多的项目，通常没有尽职调查，只是为了达到投票门槛。这种投票方法可以看作是实现法定人数的尝试，而不是评估每个项目的优缺点的真正努力，这样的标准可能会造成一种中位数陷阱，处于中位数的大部分项目得到的分配并不客观。
+
+2. 在文章内提到的 GovXS 列出的五项针对恶意行为的评估指标中（最大可提取值（Maximum Extractable Value），选民可提取价值（Voter Extractable Value），稳健性，贿赂成本，控制成本），唯一抽象的指标是“稳健性”，给出的定义是“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。”，这个稳健性的定义其实适用于蛮多治理场景的，需要有稳健性的思维底线。
 
 
 ### 2025.01.20