大多數人認爲,去中心化最難的部分是讓各個節點達成一致。
但我認爲,更難的問題是這個:
當所有節點看到的現實版本都略有不同,你如何讓它們達成一致?
這個問題徹底改變了我對@NewtonProtocol 的看法。
想象一下:100名運營者會獨立獲取最新的BTC價格、制裁名單,或其他現實世界數據源。即使它們幾乎在同一時間發起查詢,細微的時間差也可能產生略有不同的結果。
這就帶來了一個隱蔽的挑戰。
如果每個運營者評估的輸入都不同,它們就會得出不同的授權結果。並且如果它們簽署的並非完全相同的消息,那麼高效的BLS簽名聚合根本無法發生。
這就是 Newton Protocol 的流式雙階段共識(Streaming Two-Phase Consensus)之所以突出之處。
它並不是一開始就立刻評估策略。相反,運營者首先獨立收集外部數據。然後,網絡會在策略評估開始之前,推導出一個所有運營者都使用的規範數據集(canonical dataset)。
當每個人都基於同一個現實版本在工作時,它們會執行相同的策略,生成相同的授權結果,併產出可以被高效聚合的簽名。
我覺得最有意思的是,Newton 並沒有要求運營者去信任某一個單一的數據源。
它是在保留獨立觀察的同時,仍然創造出確定性的共識。
對我來說,這是一種更聰明的去中心化授權構建方式。
隨着AI代理開始在鏈上處理金融決策,僅就交易達成一致還不夠。
網絡還必須就這些決策所依據的事實達成一致。
也許,Newton Protocol真正的創新就在這裏。
不僅是去中心化執行——而是在執行之前就先對現實達成去中心化的共識。
@NewtonProtocol #newt $NEWT $XNY $BASED
但我認爲,更難的問題是這個:
當所有節點看到的現實版本都略有不同,你如何讓它們達成一致?
這個問題徹底改變了我對@NewtonProtocol 的看法。
想象一下:100名運營者會獨立獲取最新的BTC價格、制裁名單,或其他現實世界數據源。即使它們幾乎在同一時間發起查詢,細微的時間差也可能產生略有不同的結果。
這就帶來了一個隱蔽的挑戰。
如果每個運營者評估的輸入都不同,它們就會得出不同的授權結果。並且如果它們簽署的並非完全相同的消息,那麼高效的BLS簽名聚合根本無法發生。
這就是 Newton Protocol 的流式雙階段共識(Streaming Two-Phase Consensus)之所以突出之處。
它並不是一開始就立刻評估策略。相反,運營者首先獨立收集外部數據。然後,網絡會在策略評估開始之前,推導出一個所有運營者都使用的規範數據集(canonical dataset)。
當每個人都基於同一個現實版本在工作時,它們會執行相同的策略,生成相同的授權結果,併產出可以被高效聚合的簽名。
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