相关证明者惩罚的具体提案 - 经济学

参见之前的工作：关于“相关性证明惩罚”的分析 和 通过更多反相关激励来支持去中心化质押

这篇文章介绍了一个关于如何实施相关性惩罚的具体方案，该方案最大程度地兼顾了 (i) 简易性，以及 (ii) 与现有有价值的不变性保持一致。

目标

1. 复制此处所提出的基本设计精神。
2. 最大程度的简易性（与我们在例如 EIP-4844 blob gas market design 中看到的那种简易性相同）
3. 在所有“正确证明百分比”水平下，验证者的平均收入与今天相同。即使是拥有大量权益并试图破坏它的攻击者，这也应该作为一个硬性不变量成立。
4. 因未能完成一次证明而受到的平均惩罚与今天相同
5. 验证者应该只因为发送证明而获得奖励，而不是被动地获得奖励

机制

• 我们设置两个常量：PENALTY_ADJUSTMENT_FACTOR = 2**12，MAX_PENALTY_FACTOR = 4
• 我们向状态添加一个计数器，NET_EXCESS_PENALTIES
• 在一个 slot 中，设 non_attesting_balance 为在该 slot 中_未_正确证明的总余额
• 设：penalty_factor = min((non_attesting_balance * PENALTY_ADJUSTMENT_FACTOR) // (NET_EXCESS_PENALTIES * total_active_balance + 1), MAX_PENALTY_FACTOR)
• 设 R 为当前正确证明的奖励（基于 base_reward 计算，并根据分配给相关工作的 fraction 进行调整）。这保持不变。
• 如果验证者_未能_正确证明，他们将受到 penalty_factor * R 的惩罚（而不是像今天一样受到 R 的惩罚）
• 在一个 slot 结束时，设置：NET_EXCESS_PENALTIES = max(1, NET_EXCESS_PENALTIES + penalty_factor) - 1

理由

应该很容易看出 NET_EXCESS_PENALTIES 跟踪了 sum(penalty_factor[slot] for slot in slots) - len(slots)。因此，如果 penalty_factor 在一段时间内平均超过 1，NET_EXCESS_PENALTIES 将持续上升，直到不再是这种情况。NET_EXCESS_PENALTIES 是 penalty_factor 计算中的分母，因此 NET_EXCESS_PENALTIES 的上升将压低平均 penalty_factor 值，直到平均值低于 1（反之亦然，如果它下降）。

penalty_factor 与当前 slot 的总 non_attesting_balance 成正比，因此为了使其平均值为 1，它必须大致等于当前 slot 的 non_attesting_balance 除以长期平均值 - 这与此处提出的设计完全相同。

因为 penalty_factor 的平均值为 1，所以平均非参与惩罚等于 R，与今天相同。因此，对于任何正确的证明率，验证者的平均奖励与今天相同，假设他们的不正确证明与其他验证者的不相关。

PENALTY_ADJUSTMENT_FACTOR 影响惩罚调整的速度。

可能的扩展

• 使 penalty_factor 更加“连续”，例如，将 base_reward 放入计算 penalty_factor 的分子中（以及最大值中，以及每个 slot 的递减量中），然后使用它直接计算惩罚。

• 探索更巧妙的方法来跨多个工作应用此机制（正确的 head 证明、target 证明...）。一种朴素的方法是仅对每个工作按顺序应用它，但可能存在更巧妙的方法。

• 规模不经济：反相关惩罚 (EIP-7716)

• 关于“相关性证明惩罚”的分析

• 原文链接： ethresear.ch/t/a-concret...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～