Я зробив деякілегке дослідженняпро те, які тенденції в дизайні DAO будуть в 2025 році. Ось те, що я знайшов.

Сподіваюся, це буде плідним для тих, хто проектує DAO у 2025 році :)

Інтеграція ШІ

1. AI x DAOs

AI x DAO представляють інтеграцію штучного інтелекту в операції DAO для завдань, таких як управління скарбницею, аналіз пропозицій та маршрутизація інформації. AI агенти можуть обробляти великі обсяги даних та приймати або пропонувати рішення на основі попередньо визначених критеріїв та історичних шаблонів. AI агенти можуть працювати безперервно і, можливо, приймати більш об'єктивні рішення, ніж людські урядники.

2. Допомога управління AI агентами

Штучний інтелект може допомогти зробити процеси управління більш прозорими та ефективними, надаючи чіткі, даними підтверджені висновки щодо голосувальних патернів, залученості членів та впливу пропозицій. Це включає узагальнення широкого контексту у зрозумілі резюме, що може демократизувати участь, роблячи оновлення управління більш доступними для всіх членів.

3. AI защитні пристрої

AI автоматичні вимкнутики надають обмеження на дії системи штучного інтелекту, контрольовані управлінням, щоб запобігти можливим проблемам. Ці системи можуть автоматично призупиняти або обмежувати дії штучного інтелекту на основі різних тригерів. Вони допомагають створити більш безпечну інтеграцію штучного інтелекту в DAO.

4. Делегати штучного інтелекту

Делегати штучного інтелекту - це системи штучного інтелекту, які можуть брати участь у прийнятті управлінських рішень від імені власників токенів. Ці системи можуть аналізувати пропозиції, відстежувати виборчі патерни та приймати рішення на підставі визначених критеріїв. Вони допомагають створювати більш складні та автоматизовані системи управління.

5. Штучний інтелект для дослідження простору дизайну

AI агенти можуть значно збільшити дослідження просторів дизайну у нескінченних залах, автоматизуючи генерацію та оцінку різноманітних архітектурних конфігурацій. Використовуючи великі набори даних, контекстні вікна та обчислювальну потужність, штучний інтелект може швидко створювати та ітерувати концепції дизайну 24/7. При цьому він може виявляти оптимальні рішення більш ефективно, ніж традиційні людські методи. Цей підхід не тільки прискорює процес проектування, але й зменшує витрати, пов'язані з ручним дослідженням, що дозволяє отримувати більш інноваційні та ефективні результати.

Приклади:InfiniteRegen.AI

6. Штучний інтелект для маршрутизації інформації

Штучний інтелект та LLM можуть спростити маршрутизацію інформації в DAO, резюмуючи виклики або обговорення в компактні оновлення, виокремлюючи ключові теми та завдання для швидкого посилання. Вони можуть аналізувати ролі та інтереси учасників для постачання настроюваної інформації, забезпечуючи, що кожна персона отримує лише відповідні оновлення. Крім того, штучно інтелектом засновані графи знань можуть створювати карту ресурсів, обговорень та учасників DAO, що полегшує зв'язок відповідних людей з відповідною інформацією в потрібний час.

7. Штучний інтелект для вступу та управління учасниками

Штучний інтелект використовуються для оптимізації процесу оформлення участі в DAO шляхом аналізу резюме, визначення кваліфікації нових учасників і навіть рекомендації ролей на основі навичок та історичних даних про продуктивність. Цей додаток зменшує вплив людського упередження та прискорює інтеграцію нових учасників в DAO.

8. Розподіл капіталу штучного інтелекту Onchain

Штучні інтелект-агенти можуть покращити маршрутизацію ресурсів в DAO, синтезуючи дані з попередніх раундів фінансування, пропозицій та показників ефективності, щоб ефективніше інформувати ретроактивний розподіл капіталу. Вони можуть виявляти проекти з недостатнім фінансуванням, але з великим впливом за допомогою передового аналізу та пропонувати оптимальний розподіл ресурсів. Автоматизуючи огляд пропозицій і встановлюючи пріоритети на основі цілей DAO, штучний інтелект забезпечує ефективний і прозорий розподіл капіталу.

9. Управління ШІ DAOs

ДАО, що контролюють розвиток штучного інтелекту для забезпечення етичної або вирівняних практик штучного інтелекту. Це може включати управління спільнотою дослідження та впровадження штучного інтелекту, що потенційно може призвести до безпечніших та більш відповідальних систем штучного інтелекту.

10. Ройовий інтелект

Штучний інтелект тестується як засіб з'єднання між або у межах DAO, агентів та людей, створюючи форму зграї інтелекту, де різні сутності можуть ділитися знаннями, спілкуватися та координуватися більш ефективно, що призводить до колективного прийняття рішень, що перевищує можливості окремих людських учасників.

Фінансові механізми

11. Договори страхування

Договори страхування створюють механізми координації групових дій, забезпечуючи участь лише в тому випадку, якщо участь беруть достатньо інших. Ці контракти допомагають вирішувати проблеми координації та сприяють колективним діям. Вони особливо корисні для фінансування громадських благ або організації колективних зусиль.

12. COCM (Connection Oriented Cluster Match) Квадратичне фінансування.

Цей алгоритм покращує традиційну модель квадратичного фінансування, ідентифікуючи та пом'якшуючи колюзію серед учасників. Він аналізує кластери користувачів на основі спільних ознак або поведінки, щоб виявити координовані групи, що намагаються недоброчесно впливати на фінансування. Шляхом коригування коштів для врахування цих патернів колюзії, CCOM забезпечує більш справедливий та ефективний розподіл ресурсів для дійсно спільнотою підтриманих проектів.

Приклади: Gitcoin Grants Stack

13. Кухонні банки

Cookie jars надають спеціалізовані системи управління казначейством з правилами розподілу та витрат. Вони можуть містити функції, такі як обмеження витрат, вимоги до затвердження та автоматичний розподіл. Система допомагає забезпечити фінансову дисципліну, одночасно забезпечуючи наявність ресурсів, коли вони потрібні.

14. Deepfunding

Deep Funding - це ініціатива, яка винагороджує внесок розробників відкритого програмного забезпечення, використовуючи графи залежностей та ринок розподільників ШІ або людей, керованих суддями, які перевіряють, для розподілу коштів між учасниками проекту, який оцінюється фінансувальником. Мета полягає в масштабуванні високоякісного людського розсуду при прийнятті рішень щодо фінансування, зменшуючи когнітивне навантаження на фінансувальників. Проект включає конкурс з загальним призовим фондом у розмірі 250 000 доларів, що спонукає до розробки моделей для призначення ваг у 40 000 ідентифікованих залежностях Ethereum.

Приклади:DeepFunding.Org

15. Прямі стимули контракту

Договори страхування + Вони забезпечують повернення внесків учасникам з додатковою винагородою, якщо проект не досягне своєї фінансової мети, що спонукає до участі та зменшує ризик втрати.

Приклади: Boost, Royco

16. Домінуючі договори забезпечення

Прямі стимули контракту вбудовують механізми винагород безпосередньо в розумні контракти, створюючи автоматичні та прозорі системи стимулювання. Ці системи можуть винагороджувати конкретні дії, досягнення або внески без потреби вручного розподілу. Вони допомагають створити більш ефективні та недовірливі структури стимулювання.

17. Податки Гарбергера

Податки Харбергера створюють постійний аукціонний механізм, де власники активів повинні встановити ціну продажу та платити податки залежно від цієї ціни. Це створює баланс між ефективним розподілом ресурсів та справедливою компенсацією поточних власників. Система допомагає запобігти утриманню ресурсів та забезпечує продуктивне використання активів.

18. Оцінки впливу

Атестація впливу надає перевірені сертифікати для вимірювання та підтвердження впливу в різних областях. Ці системи можуть відстежувати та перевіряти внесок, досягнення та результати. Вони допомагають створювати більш прозорі та відповідальні системи вимірювання впливу.

Приклади: EAS

19. Посвідчення впливу

Сертифікат впливу - це торговий токен, що представляє доказ позитивного впливу або створеної вартості індивіда або організації, часто в галузі громадських благ або соціальних ініціатив. Його можна продати або пізніше використати, дозволяючи фінансувальникам ретроспективно винагороджувати впливові внески.

Приклади: Гіперсерти

20. Поощрения на основі KPI

Стимули на основі KPI пов'язують нагороди з конкретними вимірюваними показниками продуктивності. Ці системи можуть автоматично налаштовувати нагороди на основі досягнутих результатів. Вони допомагають створювати більш об'єктивні та зорієнтовані на продуктивність структури стимулів.

Приклади: Метро

21. Приватне квадратичне фінансування

Приватне квадратичне фінансування поєднує технології конфіденційності з механізмами квадратичного фінансування, щоб запобігти змові. Система дозволяє розподіл демократичного фінансування зі збереженням приватності виборців. Це допомагає забезпечити, що рішення щодо фінансування відображають справжні вподобання спільноти, а не координовані групи голосування.

Приклади: MACI

22. Програмовані гроші для потокової передачі

Програмоване потокове грошей дозволяє безперервні, реальні потоки платежів, а не окремі транзакції. Це дає можливість більш детально контролювати час і умови платежу, такі як потоки зарплати або платежі за послуги. Система може автоматично коригувати ставки платежу на основі різних умов або метрик.

Приклади: Drips, Sablier, Superfluid

23. Програмна ліквідність

Програмна ліквідність використовує алгоритми для автоматичного керування створенням ринку та забезпеченням ліквідності в протоколах DeFi. Ці системи можуть налаштовувати параметри, такі як криві цін та глибина пулу, залежно від ринкових умов і потреб протоколу. Цей підхід допомагає забезпечувати стабільні ринки та ефективне виявлення цін без постійного втручання людини.

Приклади: базові ринки, Cult DAO.

24. Доказ вартості

Proof of Value (PoV) - це механізм консенсусу, розроблений Thrive Protocol, який вимірює та підтверджує реальний вплив внесків у блокчейн-екосистему. Він використовує експертних валідаторів, відомих як Guardian, для оцінки внесків на основі критеріїв, таких як якість коду, фінансові результати та точність вмісту. Це забезпечує справедливе та ефективне розподіл фінансування, що винагороджує учасників пропорційно до вартості, яку вони надають.

Приклади: Протокол Thrive

25. QF + Зв'язувальні криві

Ця система поєднує демократичне розподіл квадратичного фінансування з механізмами визначення цін кривих зв'язності. Інтеграція створює динамічну систему фінансування, яка може реагувати на ринкові сигнали, зберігаючи демократичні елементи. Вона допомагає збалансувати ефективний розподіл капіталу з вподобаннями спільноти.

Приклади: q/acc за допомогою giveth

26. Ретроспективне фінансування

Ретроактивне фінансування надає винагороди за створення значної цінності після факту, а не фінансування спекулятивних майбутніх робіт. Цей підхід зменшує ризик фінансування безпродуктивної роботи та створює сильніші стимули для цінних внесків. Він допомагає вирішити проблему фінансування громадських благ, нагороджуючи перевірене створення значної цінності.

Приклади: Оптимізм Ретро Фінансування,EasyRetroPGF.xyz

27. Маршрутизація доходів

Системи маршрутизації доходів автоматично направляють вхідні кошти різним зацікавленим сторонам або цілям на основі попередньо встановлених правил або формул. Ці системи можуть керувати складними схемами розподілу, такими як розподіл доходів між учасниками, скарбницею та постачальниками ліквідності в режимі реального часу. Автоматизація зменшує адміністративні витрати та забезпечує прозорий, передбачуваний розподіл коштів.

Приклади:RevNets.app

28. Власний капітал

Системи розподілу активів на основі праці призначають власність на основі внеску праці, а не капіталовкладень. Ці системи можуть відстежувати та оцінювати різні види внесків протягом часу. Вони допомагають створювати більш справедливі структури власності на основі фактичного створення вартості.

Приклади: Collabberry

Моделі управління

29. Compound v2

Управління Compound v2 вводить складні механізми для керування протоколами DeFi, включаючи відкладене виконання, часові блокування та делегування. Система дозволяє як регулярні налаштування параметрів, так і значні зміни протоколу. Вона включає безпечність, щоб запобігти зловживанням пропозицій при збереженні гнучкості.

Приклади: Compound Finance, Uniswap, управління Gitcoin

30. Суперечливий контроль

Спірні системи контролю дозволяють викликати існуючі структури контролю за визначених умов. Це створює відповідальність при збереженні стабільності. Система допомагає запобігти захопленню, дозволяючи необхідні зміни.

Приклади: робота Джеффа Стрнада

31. Голосування за переконання

Голосування переконання вага голоси на основі того, як довго виборці утримують свою позицію, сприяючи довгострокове мислення та зменшенню маніпулювання голосуванням. Виборці накопичують голосувальну силу з часом, яку вони можуть застосовувати до різних пропозицій. Ця система допомагає запобігти короткостроковій спекуляції та сприяє обґрунтованому прийняттю рішень.

Приклади: 1Hive

32. Децентралізована арбітраж

Децентралізований арбітраж надає онлайн-системи для вирішення суперечок між сторонами. Ці системи часто використовують пули суддів та економічні стимули, щоб забезпечити справедливі рішення. Вони допомагають створювати більш надійні та самодостатні системи управління.

Приклади: Kleros

33. Управління на основі обговорення

Управління спочатку розглядає структуровану дискусію та побудову консенсусу перед тим, як розпочнеться формальне голосування. Цей підхід допомагає забезпечити, що рішення добре обговорені та мають широку підтримку. Це може призвести до кращих рішень та більшої спільної спрямованості.

Приклади: Гармоніка, SimScore

34. Двохрівневе управління

Дуальне управління створює дворівневі системи управління з різними механізмами та вимогами до різних типів рішень. Це дозволяє більш ефективно обробляти різні типи рішень. Система допомагає збалансувати ефективність і безпеку в управлінні.

Приклади: Lido Finance, Optimism Двопалатна управління (токен-дім проти громадянського дому)

35. EigenGov

EigenGov — це система управління EigenLayer, яка довіряє прийняття рішень радам експертів у цій галузі, надаючи власникам токенів EIGEN остаточні повноваження через право вето. Ця структура гарантує, що ті, хто бере активну участь в екосистемі, керують щоденними операціями, підтримуючи баланс між експертним розумінням і наглядом спільноти.

Приклади: EigenGov

36. Голографічна консенсус

Голографічний консенсус створює масштабовані системи прийняття рішень, які можуть підтримувати якість при обробці великої кількості пропозицій. Система використовує різні механізми для ефективної фільтрації та пріоритезації пропозицій. Вона допомагає вирішити проблеми масштабованості традиційних систем управління.

Приклади: DAO Stack

37. Рідкісна демократія

Ліквідна демократія дозволяє виборцям або голосувати безпосередньо, або делегувати своє право голосу іншим, хто може делегувати повноваження. Це створює гнучку систему, яка поєднує пряму та представницьку демократію. Це допомагає збалансувати участь та досвід в управлінні.

38. Нові стратегії голосування

Розширені механізми голосування виходять за межі простого голосування з урахуванням вагових схем (квадратичне голосування), вимог до кворуму та періодів голосування. Ці стратегії можуть враховувати такі фактори, як репутація виборця, тривалість стейку або спеціалізовані знання. Вони спрямовані на покращення якості прийняття рішень, зберігаючи при цьому справедливу участь.

Приклади: Snapshot Labs

39. Підключення Onchain/Offchain

Ці системи створюють мости між управлінням on-chain та юридичними особами, що дозволяє гібридні структури, які поєднують блокчейн та традиційні правові рамки. Це дозволяє DAO взаємодіяти більш ефективно з традиційною правовою системою. Такий підхід допомагає DAO працювати більш ефективно в реальному світі.

Приклади: борги

40. Оптимістичне управління

Оптимістичне управління дозволяє автоматично виконувати дії, якщо не надходить спеціальне викликання протягом певного часу. Цей підхід зменшує накладні витрати на управління для рутинних рішень, зберігаючи безпеку через механізм виклику. Він особливо корисний для низькоризикових, часто зустрічаються рішень.

41. Голосування за репутацією

Голосування за репутацією призначає вагу голосування на підставі накопиченої репутації, а не власності токенів. Репутацію можна заробити через внески, участь та інші позитивні дії. Цей підхід допомагає забезпечити відповідність голосування засвідченій відданості проекту.

42. Рольове управління

Управління на основі ролей надає різні дозволи та права голосу на основі конкретних ролей у DAO, подібно до того, як у традиційних організаціях існують різні рівні влади. Ця система дозволяє більш детально контролювати, хто може приймати які рішення, зробивши управління більш ефективним і спеціалізованим. Користувачі можуть заробляти або бути призначені на ролі на основі своїх внесків, експертизи або інших критеріїв.

Приклади: Протокол Hats

43. Суб'єктивне Застосування Правил

Суб'єктивне застосування правил дозволяє людському судженню застосовувати правила, а не чисто механічне застосування. Це створює більш гнучкі та контекст-орієнтовані системи управління. Це допомагає вирішувати складні ситуації, які протистоять простим алгоритмічним рішенням.

Приклади: Q Блокчейн

44. Голосування, стійке до Сібіл-атак

Голосування, стійке до Сібіл, реалізує механізми запобігання надмірної влади голосування окремих осіб за допомогою кількох ідентичностей. Ці системи можуть використовувати докази людяності, докази особистості або інші методи верифікації. Вони допомагають забезпечити, що результати голосування відображають справжні вподобання спільноти, а не спроби зловживання.

Приклади: Gitcoin Passport, Worldcoin

45. Безгосподарність

Управління елімінує традиційні механізми голосування на користь автоматизованих правил та заздалегідь визначених протоколів. Цей підхід зменшує накладні витрати на управління та потенційну маніпуляцію шляхом вилучення прийняття рішень людиною з рутинних операцій. Система працює більше як торговий автомат, аніж як демократія, з чіткими правилами та передбачуваними результатами.

Інформаційні фінанси

46. Децентралізована перевірка фактів

Платформи, де користувачі можуть ставити токени на випробування або підтверджувати точність інформації. Якщо претензія виявиться хибною, викликачам виплачують нагороду, що стимулює спільноту зберігати цілісність інформації.

47. Децентралізоване страхування новин

Платформа, де користувачі можуть об'єднувати кошти, щоб забезпечити точність новин. Розслідувальні журналісти або факт-чекери можуть вимагати кошти з пулу, щоб підтвердити або спростувати історію. Якщо історія виявиться неправдивою, кошти повертаються учасникам; якщо підтверджено, розслідувачів винагороджують.

48. Футархія

Футархия використовує ринки прогнозів для прийняття управлінських рішень, що дозволяє власникам токенів ставити на вигляди різних пропозицій. Це створює механізм прийняття рішень на базі ринку, який потенційно може робити більш точні прогнози, ніж традиційне голосування. Система допомагає узгоджувати управлінські рішення з очікуваними результатами.

Приклади:Butter.money

49. NFT-рекорди знань з динамічною вартістю

Створіть токенізовані частини перевіреного знання, де значення NFT зростає, якщо більше незалежних перевіряючих підтверджують його точність та корисність. Інституції або особи можуть купувати ці NFT для отримання доступу до якісних даних або підтвердження експертизи.

50. Ринки передбачень Proof-of-Impact

Ринок передбачень, який відстежує та винагороджує передбачення не лише на основі їх правильності, але й на основі наслідків події. Наприклад, передбачення щодо прийняття технологій можуть включати метрики, такі як зростання користувачів або економічний вплив, що створює більш багаті набори даних для прийняття довгострокових рішень.

51. Системи кредитування на основі репутації

Фінансові системи, де на доступ фізичної або юридичної особи до позик і кредитів впливають їхні рейтинги репутації, які динамічно оновлюються на основі відгуків спільноти та перевіреної інформації.

52. Токенізоване фінансування досліджень

Системи, в яких дослідники пропонують проекти, а спільнота може фінансувати ці ініціативи, купуючи токени. Успіх і вплив дослідження потім впливають на вартість токенів, узгоджуючи фінансові стимули з виробництвом цінних знань.

Інфраструктура

53. Протокол Allo

Протокол Allo надає інфраструктуру для ефективного розподілу ресурсів у проектах web3. Протокол включає функції зберігання метаданих проекту, управління раундами фінансування, оцінки пропозицій та розподілу ресурсів. Він має на меті стандартизувати та оптимізувати процес фінансування для проектів web3.

Приклади: Allo

54. Aragon OSx

Aragon OSx надає оновлену операційну систему для створення та управління DAOs з покращеною гнучкістю та функціональністю. Система включає в себе розширене управління дозволами, архітектуру плагінів та інструменти управління. Вона має на меті зробити створення та управління DAO більш доступними, зберігаючи вишуканість.

Приклади: Проект Aragon

55. Крос-ланцюговий управління активами, голосування, передача токенів

DAOs можуть керувати активами казначейства, розподіленими по різних блокчейнах за допомогою Chainlinks CCIP. Це включає безпечний переказ коштів між ланцюжками або розгортання стратегій доходності по кількох ланцюгах для оптимізації зростання казначейства.

Приклади: CCIP

56. МолохDAO v3

MolochDAO v2 вводить награбоване - невиборні акції, які дозволяють більш гнучку структуру членства - та можливість утримувати кілька токенів ERC-20 в своєму скарбниці, покращуючи свої можливості фінансування, виходячи за межі обмежень єдиного токена в v1. v2 також додає такі функції, як примусовий вихід зі злітним настроєм, що дозволяє вилучати неактивних або зловживаючих членів. MolochDAO v2.5 ще більше покращив v2, поєднуючи мініонів, які дозволяють DAO взаємодіяти з зовнішніми розумними контрактами у одному пропозиції.

Приклади: MolochDAO

57. Модулі Зодіаку

Модулі Зодіаку надають модульну систему розумних контрактів, яка дозволяє DAO додавати або змінювати функції управління, не змінюючи основну структуру. Ці модулі можуть бути поєднані, як будівельні блоки, для створення індивідуальних систем управління. Модульність дозволяє DAO еволюціонувати їх управління з часом, не потребуючи повного перебудовування.

Приклади: Безпечний

Моделі організації

58. Діяльність DAO

Діяльність DAO організовується навколо конкретних діяльностей або цілей, а не загального управління. Ці DAO мають спрямовані місії та спеціалізовані механізми управління. Вони допомагають створювати більш ефективні організації для конкретних цілей.

Приклади: PizzaDAO, Blunt DAO, Sauna DAO

59. Компонований управління

Композиційне управління дозволяє поєднувати різні механізми управління та взаємодіяти визначеними способами. Це створює гнучкі системи, які можуть адаптуватися до різних потреб і ситуацій. Такий підхід допомагає DAO створювати більш складні та витончені системи управління.

60. Модулярне управління

Модульне управління створює шарові структури з під-DAO та бічними DAO, які можуть працювати напівнезалежно. Це дозволяє забезпечити більш спеціалізоване та ефективне управління на різних рівнях. Цей підхід допомагає керувати складністю, забезпечуючи при цьому координацію.

61. Годівництва

У DAOs, підсистеми (введені Orca) є невеликими автономними командами зі специфічними обов'язками, призначеними для поліпшення координації та прийняття рішень в організації. Вони забезпечують децентралізоване управління, делегуючи повноваження до керованих, складних підгруп.

Приклади: Орка

62. Самостійні реєстри

Самостійний реєстр - це динамічний список основних учасників, який підтримують самі учасники. Він забезпечує прозорість і пристосованість, дозволяючи членам спільно оновлювати реєстр по мірі зміни ролей та внеску.

Приклади: Протокол Guild + інші гільдії

63. Рої

У DAO, рої (введені rnDAO) - це самоорганізовані групи, спрямовані на виконання конкретних проектів або ініціатив. Вони працюють з гнучкістю і автономією, що дозволяє співробітникам динамічно співпрацювати без формальної ієрархії.

Приклади: rnDAO

Економіка токенів

64. Динамічні Розблокування

Динамічні розблокування створюють гнучкі графіки випуску токенів, які можуть адаптуватися на основі різних метрик або умов. Замість простого часового випуску, токени можуть розблоковуватися на основі віхрів проекту, ринкових умов або поведінки учасників. Цей підхід допомагає забезпечити взаємовигідність та реагувати на змінні обставини.

65. Управління стейкінгом

Токени повинні бути заблоковані для участі в управлінні, що створює більш тісне узгодження. Система допомагає створити більш стійку токеноміку.

Приклади: Unichain, Aribtrum Governance, Tally Staking

66. Переставити

Переставлення управління з'єднує вкладені активи з правами управління, створюючи більш глибоке взаємодію між економічною ставкою і голосувальною силою. Це може включати різні механізми управління ставкою та виборчими правами. Система допомагає створити більш глибоку взаємодію між економічними та управлінськими стимулами.

67. Розподіл соціальних токенів

Цей підхід розподіляє токени на основі активності в соціальних мережах та взаємодії, створюючи більш органічну та засновану на заслугах модель розподілу. Він може враховувати такі фактори, як створення контенту, залучення спільноти та мережа довіри. Система допомагає забезпечити збіг розподілу токенів з фактичним внеском та впливом спільноти.

Приклади: Farcaster, Lens Protocol

68. Запуск токенів

Токен-лончпади надають інфраструктуру для запуску нових токенів зі складними механізмами ціноутворення, такими як криві зв'язування. Ці платформи часто включають функції для справедливих запусків, поступового розподілу та встановлення цін. Вони допомагають запобігти поширеним проблемам, таким як маніпулювання ціною та надмірна концентрація токенів.

Приклади: Pump.fun

69. Управління Ve/Gauge

Управління Ve/gauge поєднує токени, депоновані голосами, з емісією, зваженою за калібром, для створення складних систем розподілу токенів. Токени повинні бути заблоковані, щоб брати участь в управлінні, створюючи більш міцне узгодження. Система допомагає створити більш стійку економіку токенів.

Приклади: Аеродром, Режим, Пуфер, Пендл

Попередження:

1. Цю статтю перепринесено з [Навчання Kev.Ξth ЯК ДАО]. Усі авторські права належать оригінальному автору [@owocki]. Якщо є зауваження до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Ворота Навчитисякоманда, і вони оперативно з цим впораються.
2. Відповідальність Зауваження: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є жодними інвестиційними порадами.
3. Команда Gate Learn здійснює переклади статей на інші мови. Якщо не зазначено інше, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонені.