În sistemele descentralizate, cum putem selecta în mod corect participanții în timp ce optimizăm performanța? Selecția aleatorie a fost folosită de mult timp pentru a asigura corectitudinea și reprezentarea. Cu toate acestea, multe sisteme descentralizate de astăzi, de la rețele de inferență la oracole, sunt proiectate cu rezultate măsurabile în minte. Când performanța este un obiectiv de bază, un proces pur aleatoriu poate să nu servească nevoilor rețelei. În Merit-Based Sortition in Decentralized Systems, o echipă de cercetare condusă de șeful de cercetare al @AlloraLabsHQ @Apollo11_Allora introduce o nouă metodă care permite selecției să fie influențată de performanța anterioară, fără a exclude participanții mai puțin activi sau mai noi de la luarea în considerare viitoare. Mecanismul de bază folosește o metrică de calitate netezită exponențial pentru a clasifica participanții. Contribuitorii activi sunt selectați pe baza performanței lor recente, în timp ce cei inactivi sunt în continuare luați în considerare pentru promovare prin actualizarea indicatorilor de calitate cu un proxy bazat pe percentile extras din setul activ. Acest design menține sistemul flexibil și incluziv, dar ridică în mod constant participanții cu performanțe mai mari în grupul activ. Printr-o serie de experimente numerice, studiul arată că această metodă duce la o îmbunătățire clară și semnificativă statistic a calității mulțimii active în comparație cu sortarea aleatorie. Echilibrul optim apare atunci când scorurile participanților inactivi sunt actualizate folosind percentila a 25-a a scorurilor participanților activi (punând ultimii 25% dintre participanții activi în pericol de a deveni inactivi), dar sistemul rămâne reglabil pentru a se potrivi diferitelor modele de rețea și niveluri de retragere a participanților. Pentru sistemele care trebuie să coordoneze inteligența descentralizată, să se adapteze la condițiile în schimbare și să susțină corectitudinea fără a sacrifica eficacitatea, această lucrare oferă o soluție practică, bine fundamentată și general aplicabilă. Citiți studiul complet: