原文作者:vbuterin
贡献者：Yofu,DAOctor@DAOrayaki
原文：Quadraticvotingwithsortition
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。
Yam DAO正在考虑关闭项目并将资金库分配给代币持有者:10月9日消息，DeFi项目Yam Finance治理机构Yam DAO的一项新提案建议关闭该项目并将其资金库资产分配给代币持有者。
据悉，随着DeFi炒作的消退和市场热度转向NFT，Yam Finance代币从超过6美元的高点跌至目前的0.17美元，导致其社区对当前项目发展失去信心。[2022/10/10 12:51:10]
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。
二次方投票概述
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。
派盾：BabyDAO发生RugPull，约773枚BNB被转入Tornado Cash:7月6日消息，据PeckShield监测显示，BNBChain项目Baby DAO发生RugPull，Token下跌99.9%%，约773枚BNB（约18万美元）被转移至Tornado Cash。[2022/7/6 1:54:18]
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。
ConstitutionDAO未能在苏富比上拍得美国《宪法》副本:11月19日消息，ConstitutionDAO未能在周四苏富比公开拍卖会上拍得最后一份私人拥有的第一版美国宪法印刷版。一位身份不明的竞标者以4100万美元（或扣除拍卖费用后的4320万美元）赢得该副本。这条消息在其官方Discord的公告中爆出。ConstitutionDAO表示“虽然这不是我们希望的结果，但今晚我们仍然创造了历史”。（此前CoinDesk报道ConstitutionDAO在苏富比上成功以4100万美元拍得美国《宪法》副本，随后剧情发生反转。）（Cointelegraph）[2021/11/19 6:59:32]
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。
HDAO COO：NFT会是牛市的下一个风口:HDAO运营总监此前在直播节目表示，NFT会是牛市的下一个风口。从市值角度来看，NFT从2019年17% 截止2020年底增长了50%。不到两年时间，NFT创造了超过2亿美元的总市值。这表示NFT的潜能和可能性是无限的。为了真正实现区块链技术与现实世界的链接，HDAO平台将打造NFT铸币系统将有形资产与区块链技术相结合，让用户进行无限制和无边界的数字资产兑换，更方便的放置实体商品作为抵押。除此，HDAO通过本地网络代币作为奖励来激励所有组织成员做出对组织发展有益的决定。[2021/1/18 16:25:38]
现在，我们将尝试对它进行修改，添加一个抽签元素。
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。
动态 | MakerDAO宣布对抵押DAI的令牌顺序进行投票:据btcmanager.com 6月30日消息，MakerDAO网络的博客文章提出将在7月的最后一周进行投票，以决定即将加入的六个代币的顺序。以下六种ERC-20令牌中可以被用来抵押DAI：Golem（GNT），Augur（REP），Basic Attention Token（BAT），0x（ZRX），OmiseGo（OMG）和DigixDAO（DGD）。
每个抵押品类型将在MKR持有人加入网络之前进行审核和投票。随着网络资产数量的增加，希望增加参与治理流程的独立风险团队的深度，以确保用户的安全和效率不受影响。据悉，Maker网络的主要风险是当CDP清算时，熊市期间可能出现的抵押和承保问题。[2019/6/30]
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)=Mw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)=Mw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xx/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：
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。