Gm Creator Bisakah @zerufinance Membuat Penghantaran Airdrop Lebih Adil? Satu masalah besar dengan penghantaran airdrop kripto ialah bot dan dompet palsu boleh mengambil hadiah yang sepatutnya diberikan kepada pengguna sebenar. Di sinilah zScore Zeru datang. Ia menggunakan perilaku dompet untuk membantu projek memahami peserta mana yang kelihatan tulen dan mana yang mencurigakan. Tetapi, sejauh manakah ia berkesan? 1. HASIL SEBENAR DARI GAIB Menurut Zeru, perbandingan antara GAIB V1 dan V2 menunjukkan perubahan berikut: → 56% lebih sedikit alokasi pergi ke dompet yang dikenal pasti sebagai sybil. → Pemartisipan daripada dompet berkualiti tinggi meningkat sebanyak 49%. → Tekanan jual selepas pengagihan turun sebanyak 50%. → Alokasi dompet berkualiti rendah turun dari 21% kepada 13.5%. → Alokasi dompet berkualiti tinggi meningkat dari 41.7% kepada 54.7%. → Masa simpanan purata meningkat dari 9.8 kepada 12.6 hari. Nombor-nombor ini menunjukkan bahawa penilaian berdasarkan perilaku boleh membantu memperbaiki pengagihan airdrop. Namun, maklumat lanjut diperlukan untuk mengesahkan sejauh mana peningkatan tersebut datang secara langsung daripada zScore. 2. UJIAN MENGGUNAKAN AIRDROP LALU Zeru juga menguji sistem penilaian mereka menggunakan data historikal daripada EigenLayer, https://t.co/Lc9E4SVXqm, Optimism, dan Elixir. Idenya mudah. Apakah yang akan berlaku jika zScore digunakan untuk menyaring dompet semasa airdrop tersebut? Simulasi ini membantu menganggar faedah berpotensi, tetapi ia bukan hasil sebenar daripada pengagihan lalu tersebut. Ia menunjukkan apa yang mungkin berlaku, bukan apa yang pasti akan berlaku. 3. CABARAN TERBESAR Menghapuskan bot kedengaran baik, tetapi apa yang berlaku apabila pengguna sebenar disalahkenaikan? Sistem penilaian yang baik mesti menjawab soalan-soalan penting: → Bagaimanakah ia mengenal pasti dompet mencurigakan? → Berapa ramai pengguna sebenar boleh kehilangan hadiah mereka secara tidak adil? → Bolehkah penyelidik lain mengesahkan keputusan ini? → Adakah ia mengenal pasti perilaku mencurigakan tanpa secara automatik menghalang semua yang terlibat? Rangka kerja ZAP Zeru juga mengkaji bagaimana hadiah sepatutnya diberikan dan bagaimana perilaku penyalahgunaan boleh dikenal pasti. Ini berkaitan dengan membuat sistem hadiah lebih adil, tetapi ia perlu dievaluasi secara berasingan daripada penyaringan airdrop zScore. PANDANGAN SAYA Zeru sedang bekerja menangani masalah sebenar dalam Web3. Airdrop sepatutnya menghargai penyertaan sebenar, bukan hanya orang yang mencipta ratusan dompet untuk mengklaim lebih banyak token. Hasil GAIB yang dilaporkan adalah menjanjikan, dan simulasi historikal memberikan cara lain untuk menguji idea ini. Tetapi ujian sebenar ialah sama ada sistem ini boleh mengurangkan penyalahgunaan tanpa mengeluarkan pengguna sah. Menangkap bot penting, tetapi melindungi pengguna sebenar sama pentingnya.
