TrustaLabsやBlock Scienceのような機械学習系シビル対策とDeCartographyの違い by tkgshn
似たようなものにトランザクションから自動的にソーシャルグラフを作るサービス_2もあるけど、今回はもっと複雑系モデリングをやるような人たちとの違いに関して
from DeCartographyの反応
>TrustaLabsのようなツールは間違いなくシビル攻撃・談合防止において重要だと思っています。
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> すでに @block_science もGitcoinと共同で研究を進めているはずです。
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> @DeCartography はPluralityの時代のためのソーシャルグラフです。機械学習とは別のレイヤーでassumptionを元に「似たようなコミュニティ」を判断します。
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> これをQFの際に投票力（k-Value）を調整するために利用することも可能です。
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> 最初はこのユースケースの仮説検証を進めるつもりですが、他にも @glenweyl が挙げるようにオラクルのバリデーターの分散など、幅広く利用できるようにしていきたいです。
>I definitely believe that tools like TrustaLabs are important in the prevention of Sybil attacks/collusion.
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> I believe @block_science is already working with Gitcoin on this as well.
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> @DeCartography is the social graph for the age of Plurality. It determines "similar communities" based on assumption in a separate layer from machine learning.
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> This can also be used to adjusting voting power (k-Value) during QF.
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> I will initially proceed with hypothesis testing for this use case, but I would like to make it widely available for other uses, such as splating oracle's validators based on Social Distance, as @glenweyl mentions.
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