本文回顾了自2022年1月以来在加密领域所取得的进展和待解决的重要问题。通过探讨包括去中心化金融、机制设计、最大化提取价值(MEV)等多个方面，提出了一系列的开放性问题和可能的解决方案，旨在推动该领域向前发展。以下内容为MarsBit编译：

进展与未解决问题的回顾

自2022年1月首次编制此清单以来，我们已经取得了显著的进展。见证这个领域的繁荣发展，并为加密货币的未来构建令人兴奋的基础设施是令人振奋的，但前路仍然漫长。

我坚信，拥有一个开放问题的清单是对一个领域，无论是新兴的还是历史悠久的，无论是研究性的还是应用性的进展的良好提醒。这些问题也为我们提供了一个基准，让我们在评估该领域多年来取得的进展时有所依据。

虽然上次我只讨论了Defi中的开放问题，但这次我尝试更加宏观地探讨加密领域中的开放问题。这些问题不仅仅是研究性的；其中一些将成为协议级的解决方案，一些甚至会成为应用程序。

内容目录:

• 去中心化金融
• 机制设计
• MEV
• 零知识证明
• 加密领域的其他问题

去中心化金融 [DeFi]

自动化评估借贷池的风险评分

• 可能的解决方案: 缺乏历史数据使得风险评估变得困难，因为具有良好信用历史的用户池可能总是能够偿还贷款，这类似于传统金融中的“信用评分”。
• 如何准确评估一个借款人池的违约风险，而不依赖传统的信用数据？→解决这个问题可能会导致借贷池风险评分的框架诞生。

动态贷款市场参数模型

• 坏账增加。Gauntlet/risk监控团队表现出色，但DAOs进展缓慢（以Curve为例）。
• 如何解决流动性较低的货币的问题？该模型可以是流动性的函数，并根据给定的池动态调整利率。
• 尽管这种模型存在缺陷，但在“对动态DeFi利率曲线的攻击”中，Chitra等人展示了动态贷款模型的MEV更多。

对于贷款人的风险管理和风险分配/无担保贷款

• 尽管积极的监控是有益的，但如何分散这种风险并使其更为高效？
• 是否存在一个世界，在这个世界中我们可以在链上实现无担保的贷款？
• 链下合同是唯一的解决方案吗？（例如Wildcat协议）

私人贷款

• 贷款协议池的透明度导致了清算水平的追踪，这已成为交易者的关切点。
• 如何设计一个揭示最少信息的隐私机制？

设计跨链DeFi

• 随着贷款市场变得以链为中心，资产的流动性变得碎片化。
• 随着流动性普遍变得更加碎片化，如何无缝地在不同规模上寻找流动性并进行结算？
• 从DeFi Prime Broker那里查看跨链保证金系统的DEX版本。
• 在合成资产（跨链）和本地资产（链上）之间平衡这些协议的安全性

Spot Dexes的未来是什么样子？

CLOBs能否被设计来容纳尾部资产？

• 是否可能在AMM/CLOBs之外实现统一，超越CLAMMs？
• 历史上，CLOBs对于尾部资产并不起作用（例如Etherdelta的表现不佳）

LP盈利问题：被动和主动流动性提供者的最佳策略是什么？

如何描述和建模这个问题？→可能不存在这种可能性

• Uniswap-X RFQ意味着这在链上不可能吗？链上的Uniswap X的LP已经变成了最后的选择，并可能得到有害的流量。
• 如何更好地保护LP？

DEX设计如何解决LVR（损失对冲平）？

• 动态费用 - 我们如何根据波动性和其他信号动态设置费用以优化回报？
• 订单流量区分 - 如果你知道如何区分不明真相和有害的流量，你可能可以向他们收取不同的费用等

开放性研究问题 - 机制设计

重新质押均衡

• 探讨质押和链上贷款之间的竞争均衡，以及贷款和质押均衡的存在方式。
• 在重新质押的背景下，这种情况会如何变化？从质押中获得的回报是否不再是均衡的，而是相对于简单质押有所提高？
• 重新质押对基础层安全性的影响是什么？它会降低基础层的安全性吗？

为DEX的隐私与效率边界提供的隐私信息权衡 - 没有免费的午餐定理

• 在“Differential Privacy in CFMMs”中，作者展示了CFMMs的部分隐私是可能的，而且在价格（执行）和隐私之间存在权衡。最近，私有Dex架构的数量正在增加。它们如何应对这一问题？

为MEV的隐私与效率边界提供的隐私信息权衡 - 没有免费的午餐定理

在共享MEV信息的隐私效率权衡中，需要隐私以去中心化MEV供应链，但更多的隐私通常意味着效率更低。

机制设计（私有&可验证）

• 向现有机制如CFMMs和拍卖添加零知识证明(ZK)并不自动保证强隐私。
• 可验证和可审计的机制，适用于拍卖、订单流和匹配市场等应用场景。
• 为零知识(ZK)世界采纳的机制

设计多资源费用市场

• 资源：非同质资源的动态定价和交易费机制设计
• 在不同的细粒度层面上探讨区块链资源（引入blob市场来处理短暂数据）。是否有意义在同一层面上计量所有资源？
• 寻找在操作码和完整应用之间正确的定价粒度层面，以优化生产效率，从而，开发者可以实际分割需求并有效分配执行的强大的局部费用市场设计。
• Vitalik的多维EIP 1559模型

MEV中的开放问题

在MEV中最小化延迟优势/地理去中心化

• Phil Daian和Robert Miller的演讲
• 低延迟在优化和提取MEV中提供了优势。如果MEV方在地理上集中，这可能会激励他们共同定位以最小化延迟。
• 挑战在于设计不受延迟影响的MEV系统，并允许节点的地理分布。
• 包括在构建块时允许延迟交易规格，而不是发送单个交易。
• 另外，请参考“探索MEV延迟”。

链上的可信私人拍卖

• 在一个一切都是拍卖的世界中，我们如何确保拍卖师受到约束并值得信赖？
• Chitra等人展示了一个可能的世界。我们何时能在链上实现这个？
• 为了使拍卖变得实用，我们还需要什么保证？

订单流拍卖的设计

• OFAs遵循一个包括四个组件的通用框架：发起人/订单、拍卖/信息共享、竞标者/竞标、以及获胜的竞标/纳入。
• 关于订单类型、信息共享、竞标者权限、竞标选择和执行保证等方面存在关键的设计决策。
• 更多信息，请参考“The Orderflow Auction Design Space”。

MEV分布应用

• MEV本身并非邪恶，也没有与之关联的固定性质，它仅仅是一个经济系统的出现性质（可以被视为被捕获的效率）。
• 如果MEV被应用捕获并在AMMs的情况下重新分配，从本质上讲，LPs会得到价值或在夹心攻击的情况下得到用户价值。

MEV缓解

• 最近的研究表明，私有RPCs不能阻止用户体验到滑点（在私有RPC用户中是一种普遍的信仰）。对于MEV缓解来说，承诺是必要的吗？
• 如何设计用户界面以在用户端改进这个？

收益/应用的排序规则框架

• Chitra等人的MEV II理论证明，MEV处理应该是特定于应用的/用于收益的排序标准（在论文中证明的属性）。
• 在为特定应用/收益定义排序时，为CFMMs确定更好的下限（在丰富的流动性时为O(log n)）

PBS的概括

如何概括PBS（提议者-建造者分离）以支持更多的灵活性，如部分块、不同的块规范、纳入列表等。

在L2世界中也同样相关。

• 一个关键的问题是是否要在L2协议中确定MEV拍卖，燃烧MEV以激励证明生产，或者将其留给提议者和建造者。更多的经济研究是必要的。
• 其他开放的问题包括确定提议者去中心化的最佳机制，管理L2块生产的高计算需求，证明者激励，以及实现无需许可的参与。

抵制审查机制

• 如今，六个最大的块建造者中有五个都遵守OFAC制裁。
• 如何设计机制来避免这种情况？
• 要了解更多，请听讲座：https://www.youtube.com/watch?v=344YhVMi6xs

升级零知识的一些问题

实现零知识交叉应用的挑战，如机器学习和去中心化金融(DeFi)：

• 是否存在某些无法实现或有限制的应用，从而阻止了其实际使用？

零知识交叉应用的可分性结果：

• 是否存在可能的结果，表明在使用零知识(ZK)的情况下，可以获得更好的效益效率属性，而在没有ZK的情况下则不能？

零知识的Imagenet - 朝向一个零知识基准：

• Imagenet竞赛最终引发了AI领域的深度神经网络的革命。Alex Krizhevsky为训练Alexnet编写了定制的内核，从而开始采用GPU进行深度学习。是否存在一个使零知识(ZK)更高效的等价基准？将这个作为年度基准来鼓励研究团队进行工作。零知识的Imagenet可能对零知识产生同样的影响（可能需要年度比赛）。

零知识电路的Torch/Tensorflow：

• 零知识似乎处于Cuda时代。计算图模型的电路与神经网络的编写方式相似。没有标准的零知识应用框架。

零知识的Fast.ai：

• 深度学习的增长部分归功于自上而下的学习能力和随后的课程设计。学习零知识的玩具应用程序是什么样的？

零知识身份/零知识KYC：

• 具有超大影响的实际应用。不一定要严格以KYC为中心。使其符合政府要求的问题。

零知识深度学习/ZKML：

• 可验证的计算推理？已为Modulus Labs的"智能机器学习推理的零知识证明"中的某些模型进行了探索。这是否需要特定模型的零知识证明者的存在？零知识深度学习是否可能？
• 其他可能的零知识应用 - 数据/培训出处：
• 验证神经模型训练数据的工具。任何此类系统的增加都会帮助确定合规性问题/或验证该模型实际上是在数据上进行训练的。也在"使用零知识证明的培训实验"中探讨过。

加密中的其他问题

向定义意图的方向发展

• 在过去的一年中，意图变得越来越受欢迎。意图的正式定义仍然缺失，可能导致围绕它们设计的协议和研究。

私有意图解决方案：

• 为了满足一个意图/要求，需要什么最少的知识？

编译器/程序合成 - 用户定义的组合和灵活性 → 我给你一个效益，你通过将其他原语串联起来来"编译"它。

• 可以这样认为，一个编译器对于你拥有的资产，你对某种效益感兴趣，所以你有一个编译器自动选择并尝试从链上可用的工具/基元模拟所需的效益，"自动产生堆栈"。
• 抽象意图 - 协议的超越
• 今天的Lego积木仅仅为协议构建者提供了组合性的基石。
• 随着协议变得越发复杂，产生的效益变得独立，如何允许用户组合协议或进行组合构建？
• 当应用链的存在导致协议堆叠的原子性丧失时，应如何解决？

通往链上事务流水线的通用意图DSL

• 随着我们迈向更优质的用户体验模型，用户为了将资金存入钱包进行质押、交易等而签署的交易变得极为繁琐。
• 设计规则已从2000年代初的Web2.0 3-点击规则演变为现今更为无缝的用户体验设计。
• 当你去银行时，你只需告诉客户经理你想将钱存入定期存款或通知经纪人为你购买股票等。这些简单的交互可能不适用于复杂的用户。大多数用户将从基于意图或“目标”驱动的设计中受益。
• 将意图转化为有意义的链上操作将解锁下一个重要的用户体验层面。

优化的钱包体验

• 当我们迁移到一个多应用链的世界时，如何在保持安全性的同时为用户提供更优质的体验？
• 例如，你需要在所有链上保持微小的余额。
• 钱包需要为用户配置最佳的RPC。
• 钱包可以成为意图解析器，或者更广泛地说，成为所有应用的解析器。

社交恢复钱包/朝向更优的钱包安全

• 维护钱包的用户体验非常不佳，硬件钱包并不适合每个人。
• 设计具有社交恢复功能或甚至抽象私钥维护功能的钱包可能会为更广泛的采用铺平道路。

协处理器/可验证的链下计算架构

• 简洁的零知识证明允许对一个方所拥有的秘密数据进行推理。完全同态加密和MPC允许对秘密数据进行联合推理。结合起来可以在无需交互的情况下进行联合推理。
• 理想的模型是一个可信的执行环境(TEE)，它可以运行任意程序并保持秘密，但TEE在通信和状态管理方面面临挑战。
• 哪些应用不适合使用ZK协处理器（可能是计算密集型）→ 设计基于FHE/MPC的解决方案，将这些应用与区块链整合？
• TEE、FHE和ZK的安全性保证及其所解锁的应用。

协处理器/可验证的链下计算架构 - 应用案例

• 链上安全监控
• ML/RL控制器用于稳定币
• 链下保证金系统

GAS衍生品

• 衍生品可能允许以太坊的利益相关者，如验证者、开发者和用户，更好地管理GAS价格的风险和波动性。他们可以支付固定费率，并对现货价格波动进行对冲。
• 历史上的类似情况存在于像油和VIX期货这样的市场中，其中衍生品的交易量远远超过了基础现货市场。这突显了GAS/区块空间衍生品的主要增长潜力。
• 探讨“以太坊区块空间未来的机会和考虑”。

加密的Mempool/Alt Mempool设计

• 最初的探索是在“对mempool隐私的加密方法”中完成的。

使用状态租赁处理状态增长

• 如何定价状态增长？这在像Solana这样的高性能区块链中是一个常见问题，最终也是以太坊面临的问题。

去中心化序列化器

• 如何在保留安全性保证的同时使去中心化序列化器实现更快的速度？
• 在保证审查抵抗和活性的同时，存在速度与信任假设之间的权衡。
• L2上的区块生成需要更高的计算需求，因为有更多的证明、交易和证明生成，这增加了中心化的风险。

共享序列化器

• 为rollups增加的共享序列化正在变得越来越受欢迎，一个独立的序列化层会在特定的rollup链执行它们之前对交易进行排序。
• 如何为rollups之间的收入分享设计经济机制，以透明且准确地捕捉它们对MEV的边际贡献？
• 为序列化器开发的费用机制是否需要它执行交易或维护过多的状态？
• 目标包括低延迟、抵抗前运行、避免中心化和保持不相关交易的独立性。
• 更多信息，请查看此讲座：https://www.youtube.com/watch?v=q3Q2LZqbGKM

多元化的Oracle系统

从SoK：从基本事实到市场操纵的评估

确保Oracle系统的两个基本条件是必要的：

• 代币的市场资本化保持实质性，和代币的均匀分布。
• 配备链上模块的Oracle系统在像以太坊这样的公共区块链上运行的代价很高，这导致了某些使用大量Oracle数据但收入并不成比例的用例（例如，天气数据）被价格排挤出市场。

代币经济/治理问题

• 代币经济学的标准模板并不存在。
• 是否可能存在更好的模型？回购和销毁是为了规避法规。
• 我们会在代币中拥有像传统金融中的股份类别吗？如A类股、优先股等，以实现更好的治理？随着时间的推移，权力是否会衰减？因此，团队可以制定一个愿景，然后逐步实现去中心化？

治理框架问题

• 已经出现了大量的代币被DAO接管而没有补救措施和资金损失的情况，最近的例子是Tornado Cash。
• 是否存在一个好的分配或持有模型或一个代表模型，可以避免选民的冷漠（今天的大多数投票都是由“鲸鱼”决定的）？
• 双重治理模型正在被探索 - OP实验室和Lido。

超越硬币投票的治理

https://twitter.com/HsakaTrades/status/1704595706189688886?s=20

• 治理框架问题是否被困在寡头政治中？
• 哪些其他模型奖励或激励那些关心协议未来的治理参与？

更优质的法定货币上/下游通道：中心化交易所是否是区块链法定货币上游的独立节点？

加密x AI

• 去中心化计算是否是唯一的解决方案？
• 通过去中心化协议控制模型的POC对AI安全有助益
• 无信任AI推断
• 具有出处的高质量数据的去中心化数据网络
• AI模型市场

声誉系统

一个良好的去中心化声誉系统可以替代身份验证的需求。