PRO｜用于 Farcaster 的工具包 Frog、ePBS 鲜为人知的好处
以及持有 LRT 的风险、SUAVE 上的频繁批次拍卖等
欢迎阅读第四十三期 ChainFeeds PRO Newsletter。本次内容将包含用于在 Farcaster 的工具包 Frog、ePBS 鲜为人知的好处、LRT 的风险，以及每周更新内容：比特币协议进展、以太坊治理相关、最新研究和进展，和最新论文。
重点
Frog, Framework for Farcaster Frames
Paradigm 推出了一个名为 Frog 的工具包，用于在 Farcaster，一个去中心化的社交网络上构建框架。Frog 作为 Farcaster Frames 的框架，旨在使开发者能够以少量代码构建高质量、高性能且轻量级的框架。它提供了一个本地调试器，具有实时重新加载功能，使开发者能够在其代码和框架界面之间快速反馈。Frog 解决了构建高度沉浸式框架应用时所面临的一些挑战，例如缺乏客户端响应性、标签大小和行为存在限制、安全性等。
Beyond the Basics: The Unanticipated Advantages of ePBS
Discord 开发人员 Potuz 探讨了 ePBS（以太坊协议内的 PBS） 的一些较少被人了解的好处：
简化流程：通过优化共识块提交和有效载荷揭示流程，ePBS 实现了更高效的流水线处理，加快了区块准备、传播和验证速度，从而提升了系统的性能表现。
改进块包含 Blob 的激励机制：ePBS 使得构建者能够更早地广播 Blob，避免了包含 Blob 交易所产生的负面激励，从而促进了区块的更快传播和有效性。
提供市场和机制的灵活性：ePBS 为提议者和构建者提供了更多样化的交互方式，包括插槽拍卖等新型市场机制，从而促进了更加灵活和高效的块构建生态系统的发展。
增强包含列表的灵活性：ePBS 使得更广泛范围的包含列表设计成为可能，提供了更多选择，避免了传统方法中可能存在的限制和潜在问题。
The risks of LRTs
在过去的两个月里，LRT 的 TVL 从 2.5 亿美元增长到了 40 多亿美元。以太坊研究员 mike 通过将 LRT 与更为熟悉的资产进行对比，将六种资产（Sovereign bonds、L1 staking positions、AVS restaking positions、Bond funds、LST、LRT）的流动性/杠杆、收益、期限、违约和投资组合构建等五个属性进行了分析和比较来提高人们对 LRT 的理解。文章的目的是帮助读者更好地理解 LRT 的性质、特点和运作方式， 并强调持有 LRT 的风险。
比特币协议进展
Bitcoin Optech Newsletter #291
矿工费率期货的无信任合约：ZmnSCPxj 在 Delving Bitcoin 上介绍了一种针对矿工费率期货的无信任合约，允许各方根据未来区块中交易的边际费率有条件地向对方支付。这种合约消除了中心化期货市场的操纵和腐败风险。它还确保公平性，大型矿工不会对小型矿工产生不公平的优势。
流动性提供者的币种选择：Richard Myers 在 Delving Bitcoin 上提出了一种针对闪电网络（LN）提供流动性的 coin 选择算法。测试表明，与比特币核心的默认硬币选择相比，可以减少15%的链上费用。Myers 寻求对这一算法的反馈和改进建议。
使用 OP_CAT 的简单 vault 原型：开发者 Rijndael 在 Delving Bitcoin 上分享了一个使用 OP_CAT 操作码的简单 valut 的原型。这个保险库依赖当前的共识规则和 OP_CAT 来实现功能。它使用户能够安全地保护他们的资金，并通过合法和非法支出场景提供了防护措施。然而，如果频繁发生非法支出，可能会产生费用成本。
使用 LN 和 ZKCP 发送和接收 ecash：Anthony Towns 提出了一种将电子现金铸币机与闪电网络（LN）连接而不损害电子现金匿名性或引入额外信任的方法。这涉及使用零知识条件付款（ZKCP）向电子现金用户发送支付，并对将电子现金资金提取到 LN 的哈希预图进行承诺。Cashu 电子现金实施的首席开发人员 Calle 表示支持该想法，并提到正在进行的这方面的研究和开发工作。
闪电网络：技术与用户体验（四）：收款码
本系列文章旨在填补关于闪电网络的文献资料的一些空白。
本文主要介绍了几种不同的方法来实现闪电网络中可复用的收款信息：
Keysend：允许在支付过程中将消息传递给接收方，而无需请求发票。这种方法简单直接，但无法提供支付证据，并且可能泄露接收方的隐私信息。通过 Keysend，支付者可以向接收者发送一次性秘密值，并请求接收者进行支付。然而，由于没有发票，支付者无法得到支付证据。
LNURL：允许接收方提供一个可访问的网络端点，支付者可以通过该端点请求发票。LNURL 提供了一种更灵活的方法，可以自动请求发票，而不是绕过发票。通过提供一个网络端口，使得支付者可以多次请求发票并发起支付。支付者可以扫描接收者的 LNURL 二维码，然后通过 LNURL 服务端请求发票，并完成支付流程。
BOLT12：是一种新的协议，旨在实现可复用的闪电网络收款信息，而无需依赖于其他网络协议。BOLT12 允许接收方提供一个 Offer，支付者可以根据 Offer 向接收者请求发票。这种方法类似于 LNURL，但更加紧密地集成到闪电网络协议中。通过 BOLT12，支付者可以通过洋葱消息直接与接收方通信，请求并获得发票，而无需依赖于外部网络服务。
治理
This Week in Governance - Feb 29: Drops, Fees, and Spaces
Aave 资金更新: 提议集中 DAO 资产以优化资金管理，为即将到来的 Merit 计划和服务提供商续约等支出做好准备。行动包括将较小的持仓合并到 GHO，将较大的稳定币持仓换成 GHO，补充 Aave v3 中的稳定币储备，将资金从 Aave v2 迁移到 v3，并将资金从 Polygon 桥接到以太坊。
Nouns x Farcaster 资金增加: 提议将 Nouns x Farcaster 开发轮次的资金从 15 万美元增加到 30 万美元，以更准确地反映该项目的机会成本和潜在价值，吸引顶尖开发团队。这一调整旨在确保招募最佳团队，开发可能成为 Nouns 运营的核心的应用程序。
Uniswap 复兴与增长: 该提议旨在通过引入「Onboarding Package」来积极扩大 Uniswap v3 在新兴的 EVM 链上的存在，以便更快地部署并激励流动性，旨在迅速确立强大的地位。包括部署支持、从 25 万美元到 100 万美元的流动性激励以及与现有基础设施的整合等。
以太坊
研究和进展
Chapter 13: Scaling Intelligence
Modulus 指出在 AI 结果验证中证明其未被篡改的重要性，并探讨了现有 ZK 证明系统在此领域的性能问题。经过研究和实验，发现通用的 ZK 证明系统在证明 AI 操作时存在巨大的性能开销，这导致实际应用中的开销普遍高达非验证的 AI 输出的数千到数十万倍。为了解决这一问题，Modulus 提出了针对 AI 推理构建的 Remainder 证明系统，实现了与相同硬件上非验证 AI 推理相比高达 180 倍的效率提升。该系统通过对 GKR（GKR 是一种用于构建零知识证明的通用方法）协议的优化和结构化的 GKR 电路表达，实现了性能的显著提升。
Frequent Batch Auction on SUAVE
目前基于自动做市商（AMM）机制的 DEX 存在的种种局限性，比如夹击攻击和损失再平衡（LVR）、延迟、中心化等。为了解决这些问题，Alphaist 提出了在 SUAVE 上的频繁批次拍卖的解决方案。这种机制下，时间被划分为连续的间隔，称为 τ 时间。在每个 τ 时间段内，交易者可以发送订单，这些订单在每个 τ 时间段内被收集起来。根据收集到的买单和卖单，形成供给和需求曲线。当供给和需求曲线相交时，根据买卖双方的意愿执行订单。当所有可以在当前时间段内执行的订单都被处理完毕后，系统会计算出市场的清算价格，如果还有一些订单未能在这个时间段内被执行，这些未执行的订单信息也会被公布出来，供市场参与者参考。这种方法的有助于提高市场的透明度和效率，减少不平衡和不公平的交易情况。
Integrating SUAVE with Astria Rollups
Astria 团队成员 itamarreif 介绍了 Astria 正在建立的一个去中心化共享排序网络，旨在为 Celestia 基于 Rollups 的交易排序创建一个市场。共享排序意味着交易顺序的权威被分布在多个节点操作者之间，为用户提供更好的价值提取保证。并讲述了如何将 SUAVE 集成到 Astria 的系统中，以减少价值泄漏，提高用户和协议的收益。
Latency is Money: Timing Games /acc
dataalways 讨论了以太坊网络中的时间博弈现象，以及这种现象对提议者的影响。文章指出由于以太坊的共识机制可能会无意中导致系统错误地奖励延迟，从而使效率较低的区块提议者受益。同时，高质量的验证者很难在收益上与那些延迟的提议者竞争。虽然这些时间博弈经常被指责为降低网络健康的因素，但故意延迟的提议者集很少遭受区块重组。相比之下，像 Coinbase 这样的大型实体通常具有极高的方差设置，尽管不玩时间博弈，他们的区块经常被重组。
Launching mev.fyi, the MEV research chatbot
mev.fyi 创始人 Valentin 介绍了 mev.fyi 的推出和功能，这是一个专注于 MEV 和区块链研究领域的新型开源聊天机器人。在 Flashbots 的支持下开发，mev.fyi 采用检索增强生成（RAG）模型，为用户提供准确的 MEV 相关主题见解。mev.fyi 旨在为区块链领域的新手和老手提供对 MEV 信息的即时访问。它直接整合了诸如 Ethereum.org、学术论文、文章和视频等来源，确保用户获得全面的答复。
Collusion-Resistant Impartial Selection Protocol (CRISP)
Auryn Macmillan 提出了一个名为 Collusion-Resistant Impartial Selection Protocol (CRISP，抗共谋公正选择协议) 的方案，旨在改进 Minimal Anti-Collusion Infrastructure (MACI，最低限度反共谋基础设施) 的诚实协调者假设。MACI 是一种旨在实现无串通投票的机制，其核心是一个信任的「协调者」来管理加密投票的过程。CRISP 将信任假设从 MACI 对单一诚实协调者的依赖转变为对协调者委员会中不存在恶意成员的阈值假设，从而提高了投票系统的安全性和可信度。CRISP 通过随机选取一组协调者，形成一个协调者委员会。协调者委员会利用阈值密码学创建并发布一个共享的公钥。CRISP 利用完全同态加密（FHE），使得任何人都可以对已发布的投票密文进行计算，而不需要解密投票内容。
Concurrent Block Proposers in Ethereum
以太坊研究员 mike 探讨了以太坊协议中的一个问题：在每个 12 秒 slot 内，协议只选出一个提议者来生成区块，而该提议者对包含的交易有绝对的控制权，这可能导致一些时间敏感性的交易被某个单一方所审查。为了解决这个问题，文章提出了增加单个时间段内提议者数量的可行性分析。提出「双提议者构造」的最简单版本，即每个时间段选出两个验证者作为可以提议区块的候选人。
MEV 相关
The MEV Letter #29
Flashbots 团队推出垂直于 MEV 研究领域的 Newsletter，以下是一些重点摘录：
文章《Publishing Flashbots Protect and MEV-share Data》宣布通过 Flashbots Data、Flipside Crypto 和 Dune Analytics 发布 Flashbots Protect 和 MEV-share 的历史交易数据。
文章《Frequent Batch Auction on SUAVE》论了当前 DEX 设计的局限性，并探讨了在 SUAVE 上进行频繁批量拍卖可如何改善交易执行、减少集中化并减轻 MEV。
文章《Composable block building - Mev-Compose》介绍了一种在 SUAVE 上使用元绑定（meta-bundles）的可组合区块构建设计，元绑定汇总了构建者和搜索者的出价。
文章《Concurrent Block Proposers in Ethereum》探讨了每个插槽拥有多个区块提议者对抗审查的潜在好处。
文章《Why You Should Care About ePBS?》讨论了 MEV-Boost 中构建者、中继者和提议者之间的信任依赖关系，并分析了 ePBS 的影响。
文章《Latency is Money: Timing Games /acc》将计时游戏对网络稳定性的影响可视化，并探讨 MEV-Burn 如何激励更激进的计时游戏。
视频《MEV-Boost Community Call #8》邀请 MEV-Boost 社区讨论 Deneb、乐观中继、从出价中移除共识层撤回等问题。
视频《Ethereum Sequencing and Preconfirmations Call #2》由 Justin Drake 主持，重点讨论了基于排序的潜在风险和担忧。
播客《Scraping Bits: How An Ethereum MEV Searcher Began Building Blocks As PenguinBuilder》邀请 libevm 讨论他们作为搜索者和区块构建者的历程。
📑论文
A Two-Layer Blockchain Sharding Protocol Leveraging Safety and Liveness for Enhanced Performance（利用安全性和活性来增强性能的两层区块链分片协议）
作者来自：University of Copenhagen
作者介绍了一种名为 Reticulum 的新型分片协议，旨在提高区块链的可扩展性并解决现有协议忽视的各种对抗性攻击，从而限制了交易吞吐量的问题。Reticulum 采用了两阶段方法，根据运行时的对抗性攻击来调整交易吞吐量。它包括两个层次的「控制」和「处理」分片。处理分片至少包含一个可信节点，而控制分片则有大多数信任节点。Reticulum 在第一阶段采用了一致性投票，涉及的节点较少，从而使得更多的处理分片能够并行运作。控制分片最终确定决策并解决争议。（本文最早发表于 2023 年 10月 17 日，在 2024 年 2 月 23 日更新了 V3 版）
SoK: What don't we know? Understanding Security Vulnerabilities in SNARKs（SoK：我们不知道什么？了解 SNARK 中的安全漏洞）
作者来自：Imperial College London、Ethereum Foundation
文章讨论了零知识证明（ZKPs）的发展，从最初作为提供隐私和可验证性的理论概念，演变为在实际世界中具有实际意义的实现，其中SNARKs（Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge）成为最重要的创新之一。先前的工作主要集中在设计更高效的SNARK系统并为其提供安全证明。本文着眼于评估现实中 SNARK 实现的端到端安全属性。作者建立了一个系统模型，并建立了使用 SNARKs 的系统的威胁模型，并为不同的对抗角色进行了定义。
Transaction Fee Mechanism Design in a Post-MEV World（后 MEV 世界的交易费机制设计）
作者来自：a16z Crypto
文章探讨了区块链交易费机制的激励兼容性特性，特别是针对拥有自己对区块的私人估值的主动区块生产者。首先，证明了与被动区块生产者相比，对于主动区块生产者来说，设计交易费机制更加困难。论文还介绍了一种更细致的区块生产模型，区分了搜索者和提议者的角色，并设计了一种称为「SAKA」机制的交易费机制，以解决没有搜索者的机制不可能实现的问题。最后，作者指出，即使在交易相对于区块大小较小的情况下，也没有能够保证超过 50% 最大可能的激励兼容、防范肆意攻击并且是确定性的交易费机制。