响指研究所 DeFi 双周报 #09（5/8-5/21） - 0x Research

01 响指 DeFi 雷达

在过去 14 天里，加密市场依然呈下跌趋势，交易量萎缩，流动性大幅下降。比特币从 5 月 8 日的高点 28,983.85美元跌至 5 月 13 日的低点 26,308.31 美元，目前价格为 26,887.93。市值第二的以太坊，同样从 5 月 8 日的高点 1919.75 美元跌至 5 月 12 的低点 1748.93 美元，目前价格为 1,820.68。brc20 的疯狂没能为市场带来小牛，而且价格已从高点下跌了 50%，疯狂 mint 甚至引起了比特币社区的不满。其他生态如 NFT 已是深熊状态，以太坊 NFT 日交易额已跌至 3000 万美金以下，交易地址数更是年内新低。

在响指 DeFi 雷达跟踪的策略中，TVL 方面，Diamond Unibot V2 稳坐第一，目前为 $62.45M，可能跟上周启动的邀请推广计划有关。收益率方面，各个策略与前两周没有太大变化，Polynomial 的 Put Selling - USD 目前收益率为 22%，表现最佳， Opyn 的横盘策略较上周表现较好，目前预计收益 17.9%。

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02 行业观察

Jump：什么样的 Swap 是 Mempool 中的最佳实践*(Swap 协议应该如何对抗 MEV 三明治攻击）*

一句话总结：三明治攻击依旧是 Swap 面临的主要问题之一，Jump 提出了可以使用根据交易规模设置参数或者拆分为跨连续区块的交易等形式来减少损失。

DEX 交易量日益增长，已经达到每日数十亿美元，成为 DeFi 生态的关键基石之一。DEX 交易过程的许多方面已经得到优化，从聚合不同交易池的 DEX 聚合器，到免手续费的交易。DEX 协议层面也涌现出许多创新设计, 包括RFQ平台、专用中继服务、订单流拍卖以及工具来重新获取交易活动创造的价值。然而，令人惊讶的是，很少有分析致力于检查使这些交易“脆弱”的基本参数。
“三明治交易”（也即 MEV）通过在相同资产的交易前后进行交易来提取价值，这仍然是通过 mempool 提交的交易的一个主要问题。研究人员估计，三明治交易仅在以太坊上就产生了超过 800万美元/月的利润，这构成了链上“最大可提取价值”或 MEV 的绝大部分。虽然可以通过某些服务使交易保密或以其他方式防止其泄漏价值，但三明治交易的持续存在表明，大多数用户尚未采用这些服务。事实上，大量 DeFi 交易是直接通过协议前端使用默认执行参数（如 Uniswap 的最大滑点 0.5%）提交的。
更广泛的三明治预防工作需要考虑三个问题：

a) 单次交易参数：mempool 交易者应如何设置滑点限制以最小化单笔交易的预期损失?

b) 最佳交易拆分：在单个交易池中，mempool 交易者应如何将一笔大宗交易拆分为多个部分，在连续的区块中执行?

c) 考虑 MEV 的 DEX 路由：在多个交易池中，DEX 聚合器应如何考虑 MEV 以最小化端到端的预期损失?

Jump 最近的研究提出了一个理论框架来解决前两个问题，将问题简化为一组闭合形式的解决方案。首先，Jump 展示了如何为给定的交易规模设置参数，以平衡执行过程中的预期损失（如交易失败和 gas 费用) 与提取损失（如三明治攻击）之间的损失。其次，Jump 表明，给定一个凹值函数，其中滑点随交易规模增加（如 Uniswap 和 Curve 等 DEX），最佳解决方案是将大宗交易拆分为跨连续区块的同等规模的交易，具体大小由价值函数决定。

Synthetix 创始人 Kain.eth：加强生态系统治理与激励机制，推动 Synthetix 长期发展

一句话总结：虽然 Synthetix 已经取得了较大进展，但是创始人认为可以通过更积极的贡献者激励、用户激励、集成商激励和质押人激励等形式增强 Synthetix 协议的透明度、可持续性和协调性。

Kain.eth 分析了 Synthetix 社区目前较为保守和缺乏高风险思路的倾向。他认为，虽然 Synthetix 核心贡献者工作效率提高和人才补充，推动了一些核心项目的进展，但是 Synthetix 生态系统还有许多方面值得改进。基于此，Kain.eth 提出了 11 个建议以增强 Synthetix 的透明度、可持续性和协调性。

Kain.eth 建议为核心贡献者设立激励机制，通过每季度 SNX 奖励的形式维持核心贡献者的经济动机。
提出通过 SNX 激励交易来促进更积极的反馈循环，特别是因为这些激励是以锁定的 SNX 的形式，这应该能让交易者了解 SNX 质押。
建议实施被动 SNX 质押来吸引更多新的 SNX 持有人加入生态系统。还提出设立集成激励机制和交易量回扣计划来与协议集成者建立长期的利益相关性。该计划建议金库理事会向协议集成者每月支付交易量 SNX 回扣。Kain.eth 认为，鉴于 Synthetix 正转向流动性层，对协议集成者的依赖已成为生存之本。
提出3:1 SNX 拆分加回购、向 SNX 质押人派发 SNX、由 TC 资助的工作组、Synthetix 生态系统基金、补贴的维护人费用、Perps 推荐计划等建议。
提出金库理事会提案模板和最终拆分金库理事会，将其分解为更小的管理机构，以提高透明度和避免单点失效。

总的来说，Kain.eth 希望通过这些建议来增强 Synthetix 生态系统的透明度、协调性和可持续性。他认为，虽然 Synthetix 在过去一年取得了很大进步，但是作为治理机构，金库理事会仍需要改革。他希望能够就这些建议与社区进行讨论，以推进 Synthetix 的发展。 Kain.eth 阐明了他对 Synthetix 生态系统发展的深刻见解，提出的一系列建设性建议值得社区与金库理事会认真考虑，有助于 Synthetix 的长期成功与影响力的提升。这些建议涉及激励机制的设计、资源配置与技术进步，对 Synthetix 生态系统的健康发展乃至整个 DeFi 领域都具有一定的参考价值。

zkML：基于零知识密码学技术增强智能合约

一句话总结：zkML 使用零知识证明结合机器学习的技术，应用于区块链，可以推动区块链项目的灵活性和智能化的发展，目前已经有自动交易/参数调整的 DeFi、欺诈监控、身份隐私保护、社交过滤、智能化创作者经济/游戏的典型案例，虽然 zkML 尚在早期，面临着一些限制，但是依旧具有强大的潜力。

zkML 是一种利用零知识证明将机器学习模型与区块链相结合的技术。zkML 是一个新兴而快速发展的生态系统，目标是扩展区块链和智能合约的功能，使其更加灵活、自适应和智能。尽管 zkML 仍处于早期发展阶段，但已经开始显示出令人期待的结果。

zkML 生态系统包含两大层面：技术层面和应用层面。

技术层面实现了 zkML 的核心功能，包括：

a) 模型到证明编译器:将现有 ML 模型格式（如Pytorch、ONNX）转换为可验证的计算电路。

b) 广义证明系统：用于验证任意计算，例如 zkSNARKS 等。

c) zkML 特定的证明系统：专门用于验证 ML 模型的计算。尽管存在许多基础设施和理论工作，但 zkML 技术层面仍处于起步阶段。要实现 zkML 的广泛采用，还需要继续提高效率，降低计算和内存成本，让更大更深入的模型成为可能。
应用层面基于 zkML 技术开发各种应用，推动其在不同领域的实践与创新，加速这一技术的应用与普及。例如，Worldcoin 正在尝试建立一种隐私保护的人际证明协议；Giza 提供一种完全无信任的方式在链上部署 AI 模型；Gensyn 工程是一个基于梯度下降和模型检查点的概率审核系统，用于使去中心化的 GPU 网络为全尺度模型的培训提供服务；ZKaptcha 专注于 web3中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务。

具体用例有：

a) DeFi：Giza 提供一种完全无信任的方式在链上部署 AI 模型。这可以用于 DeFi 应用中的机器学习参数化和自动交易策略。

b) 安全：ZKaptcha 专注于 web3 中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务，这可以用于智能合约的欺诈监控。

c) 身份：Worldcoin 正在尝试建立一种隐私保护的人际证明协议，这可以用于生物特征认证来代替私钥。

d) Web3社交：AI arena 用于 web3 社交媒体的过滤。

e) 创作者经济/游戏：游戏 Hunter 使用机器学习可以让 NPC 表现得像用户一样。

虽然进步和优化以光速进行，但 zkML 领域仍面临一些核心挑战，例如定量化带来的准确性损失、电路规模(特别是当网络由许多层组成时)、矩阵乘法的高效证明和对抗性攻击等。定量化是将浮点数（大多数ML模型用于表示模型参数和激活值）表示为定点数的过程，这在处理 zk 电路的域算术时是必要的。定量化对机器学习模型的准确性的影响取决于使用的精度级别。一般来说,使用较低精度（即较少位数）可能会导致准确度下降，因为它可以引入四舍五入和近似误差。但是，有几种技术可以最大限度地减少定量化对准确度的影响。尽管存在一定挑战，但 zkML 的改进速度在指数级增长，有评论预计，只要能够进一步提高硬件的性能，zkML 很快就会达到与更广泛的机器学习领域相当的水平。