线上问答回顾 | Conflux的由来与发展

Conflux的由来与发展


分享嘉宾:Conflux COO 张元杰

主持人:CCAC小助理


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此次分享将分成两个部分:

第一部分:收集的问题进行问答模式

第二部分:自由互动



01

问答环节


张元杰:大家好,我叫张元杰,大家叫我元杰就可以了。区块链是一个去中心化的世界,所以大家互相以名字相称就好。

主持人:好的,我收集了一些大家参加线下活动后提出的问题,那我开始提问了。

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提问1.

主持人:Conflux的由来和发展?

张元杰:Conflux的由来其实是在我加入这个项目之前,据龙凡跟我讲的故事是在17年底,他从美国MIT的博士毕业后回到清华,做了一个关于区块链讲座,当时很多清华姚班的同学,还有清华的一些教授包括像姚期智教授和徐葳教授都在这个分享上面参与了讨论,他们当时一致认为区块链领域特别是在公有链领域,有很大的提升空间。他们当时进行了激烈的讨论,并且最终确定下来用树图(Tree-graph)的这种方式来提高公有链的吞吐量——这个最重要的核心瓶颈。


他们18年召集了一批人开始做基础的理论研究,在基础理论研究成型之后,他们在亚马逊云上进行了超过2万个节点的部署,而且会把这2万个节点分布在全世界超过20个大型城市,对点与点之间的带宽进行限制模拟,进行内部网测试。内部网主要是基于比特币的核心代码修改的,但是结合了Conflux的树图算法,当时出现的TPS达到3000到6000的水平,后来就把这个实验结果也一并放到了论文里面,发表在康奈尔大学的Archive上。当时很多关注区块链行业的投资人和爱好者看到了这篇论文,所以他们发来邮件,希望通过资助这个项目,把它发展成一个真正的区块链。所以龙凡就找了姚老师还有一起参与研究和实验的这些姚班校友和同学讨论项目,想要把项目从学术领域的研究变成现实世界中被大家所能使用的区块链协议。


想法得到了很多龙凡的校友、同学,以及姚老师和徐葳老师的支持,所以项目正式立项了,同时龙凡邀请我来参与这个项目。我是金融背景,和龙凡是相识在波士顿,我的主要社会关系也是和一些投资机构相关的,主要工作就是来做融资的。当时龙凡说带我躺赢,但实际上后来这个行业很快就变得冷淡了,但因为我们主要找的是传统的投资机构和一些大型的互联网企业,他们出于对技术的认可,而不是在乎一时的涨跌,最后还是坚持下来,资助我们去把项目做出来。


Conflux目前的发展已经从一个当时我加入时只有三个人的小团队,到现在我们已经有一个30人的规模,我们将在四月初测试网上线,代码会逐渐开源,各种应用的开发也会接踵而至,社区工作现在开始做,慢慢变得热闹起来,这是我们目前的状况。未来我们希望会做一个能够超越以太坊在国际上具有影响力的公有链项目。


提问2.

主持人:对于Conflux开发者,你们有相关的培训扶持措施吗?

张元杰:其实有很多之前想在以太坊,或者是EOS上面做开发的分布式应用的开发团队已经主动联系我们,我们也主动联系了一批优秀的顶级团队,我们通过在前期的一些技术交流上面大家已经达成了一些共识,特别是出于对技术的相互认可,有很多开发者甚至是长期跟踪龙教授的学术论文的一批技术爱好者,已经达成了一些合作意向,包括像去中心化交易所,预言机等等,联合开发一些基础设施。未来我们也会去支持他们。一是我们在测试网阶段通过双方技术团队的一个密切的交流,保证我们可以在主网上线前还有一些零活的地方可以去调整,同时让这个分布式应用的团队有一个更好的和公链去结合和调整的空间。


除了技术交流和结合之外,我们还会在资金以及社区宣传上予以支持,我们会联合大家一起去各地做路演,也会在我们的公众号里去转载大家的文章,以及对行业的思考,对分布式应用技术本身的一些探讨。大家已经可以看到,我们已经转载了一些关于随机数,还有预言机等等的文章。我们始终认为公有链是一个平台,它有点像一个云服务,将来我们的计量单位,大家可以认为它是Conflux coins,他们也会被认为是一种计算资源,早期在Conflux上面做分布式应用的这些开发者只要他们的这个应用被用户使用起来,刚开始需要消耗这些计算资源,Conflux基金会免费给予支持。也就是说使用这些分布式应用的用户,他们本身不需要去支付计算资源,甚至连开发者,他们也不用支付,而是由Conflux基金会代付。


在早期一到两年的时间内去支持分布式应用的开发团队和用户,让所有想使用分布式应用的人可以以很低的成本,很低的门槛来加入到这个生态当中,这样的话我们不仅对开发者给予了资金和宣传,更是给予了用户方面的这些支持,希望他们能吸引到更多的用户,对用户来说也是一个很低的门槛,不需要去持有Conflux coin就能来使用分布式应用加入到Conflux的生态里面。


提问3.

主持人:团队的中心化与社群的去中心化的矛盾,你们如何解决?

张元杰:在一个项目的早期,它必须有一个强有力的团队来推动它的发展,特别是区块链项目,它最核心的是技术,而不是品牌宣传,线下路演这些工作,因为这些工作更侧重于社区。如果说这个社区没有一个很好的技术基础,它其实是一种空中楼阁,海市蜃楼。它很有可能就并不能被真正的使用起来,只是说有很多人去炒作它。刚开始以核心技术团队去主力推动,会造成一个短期的中心化,但是我觉得随着公链代码的开源,随着越来越多的开发者加入到这个社区里面,随着更多的用户来使用公链上面的分布式应用,社区将会变得更加庞大,即便包括公链核心团队本身,也都会变成这个公有链项目或者公有链社区的一个子集,而公有链社区本身是的一个最高的集合,包括基金会也只是类似于一个去支持这个生态发展的一个比较小的机构的所在。


如果说团队的中心化去作恶的话,特别是在Pow的的模式里面,矿工随时都可以起义,因为他们可以不认可团队作出的对代码的修改,所以也会看到包括BCH的一些分叉,这就是因为矿工社区对区块链核心团队的不认可。所以一旦代码开源之后,一旦等矿工社区参与进来,等分布式用的开发者以及用户参与进来之后,其实核心代码的开发团队,他们虽然有代码的管理权限,但只要他们所做的事情不被大家所认可,矿工社区随时可以起义,甚至是分布式应用的开发者社区,他们也可以起义,因为他们完全可以把代码复制一遍,重新去成立一个新的社区,取一个新的名字,让矿工去转而支持原来原有的版本,这种情况下,其实核心代码的开发团队也束手无策,所以这就是当区块链的代码,一旦开源,当它的上游特别是矿工社区开始支持他的时候,核心开发团队会变成社区的一份子,而不是它的全部,这些在BCH或者以太坊的分叉上面都可以得到很好的验证。


提问4.

主持人:Conflux团队以后是否会承担对使用者的责任和监管?

张元杰:作为一个开源开放的公有链项目,特别是一个Pow的项目,他的节点都不是通过竞选来获取的,而是他所有的节点都是平权的。我们很难承担起对使用者的责任,就像比特币被发明出来之后,虽然说他的第一笔交易是用来买了一个披萨,但实际上今天支持比特币价值的大部分交易都发生在非常黑色,甚至灰色的领域里面,它们是由暗网的一些交易所支撑的比特币真实的使用价值。但是比特币的发明者,他并没有办法去控制,同理,我们采用了比特币的技术路径,我们也没有办法去控制大家是如何使用Conflux这个公有链平台,但是我们可以作为基金会核心团队,我们会很好的去引导大家去使用它,我们尽量避免让大家在一些相对灰色的领域使用它。


我们没有办法去承担使用者的责任,我们只能很好的去引导,因为我们没有办法去回避他们怎么去使用这个公有链平台,特别是当每个人都可以去触及这个节点的数据,可以基于这些节点的数据去做一些分布式应用的时候,我们并没有完全的控制力,监管就更无从谈起,所以这个对我们来说,开发团队最终也只是变成社区的一份子,而不是一个中心化,类似于政府的存在。


提问5.

主持人:Conflux的对未来的看法,未来如何在全世界发展?

张元杰:这个问题我觉得更适合一个未来学家,或者说有魔法球的人去回答他,这里我就抛砖引玉一下,在现在这样的一个世界格局下,我觉得世界的和平的时期,持续了比过去更久的时间,在过去的中心化的实体,包括国家和大的利益集团开始出现的时候,会有一些战争爆发然后打破一个现有的格局,在这个打破的格局之上进行重建,利益得到重新的划分,但是在今天人类进入到相对稳定的社会状态之后,可能由于核威慑的存在,所以人类的和平得以维持,经济得到快速的发展,由于资本的作用,所以很多中心化的实体包括国家和垄断的大公司开始逐渐出现。他们的这种垄断或者说霸权持续的存在,作为中间商或中介人的存在,就会不断提高价值交换的信任成本,所以区块链的出现也是为了要回答这个问题,特别是比特币的创世块中的文字就是针对万恶的资本主义国家无节制印钞的问题。


所以在我看来,如果说世界的和平格局继续维持下去的情况下,其实人类对信用的这种需求是越来越大的,所以我觉得区块链作为一个提供信用的平台它将会继续扮演它的角色,而且对它的需求将越来越大。我们觉得Conflux它作为一个Pow的公有链。它将会像比特币和以太坊一样,有成千上万的节点去支持他,它上面一定承载着人类最昂贵的共识,他们一般从金融开始考虑,在金融共识上所缺失的信用,Conflux作为一个信用平台,会扮演一定的角色。这个问题比较玄学,我不能回答的更具体了,谢谢大家!


提问6.

主持人Conflux目前是侧重于技术研发还是通过token来吸引用户呢?

张元杰:Conflux是一个公有链项目,发起人员主要由清华姚班、微软亚洲研究院、上海交通大学ACM的技术大牛、学术专家与工程人员等,是一个以技术研发与创新为基础的团队。我们希望通过更好的技术、更优化的体验来吸引开发者在上面开发,进而吸引更多的用户。对于Token,我们也注意到很多项目通过做空投、或者很高的经济刺激激励来吸引用户。我觉得这是一个很好的吸引手段,但绝对不是最重要的部分。我们更侧重于技术,Token会有但肯定在技术之后。


在我们的设计过程中,我们研发的人员有考虑过现在的以太坊的智能合约的一些弊端,在交易的过程中,你本身必须有以太坊才能使用和转账。那么在使用智能合约的时候也是同样道理,用户需要消耗以太坊才能执行智能合约。在我们的设计当中,我们可以通过智能合约的开发者为用户代付gas费用。这就意味着用户不需要使用Token,也能去使用分布式应用。


对于开发者而言,在早期的一到两年内,我们的基金会会支持分布式应用的开发者,通过出钱奖励矿工,而不是分布式应用的开发者。通过这样的方式,开发者和用户都可以以很低的门槛参与进来。所以我们不需要依赖Token来吸引用户,我们对项目很有信心,我们非常欢迎用户通过投资的方式参与到社区。但是我们并不希望通过短期这种空投的方式或者薅羊毛割韭菜的行为,短期内吸引大量用户,但很快就会消亡,我们更多的是一个细水长流、静水流深的过程。





02

现场互动


小伙伴1

Conflux的实际应用会在哪些方面,今年会有项目在国内实现吗?

张元杰:Conflux是一个Pow的公有链,它会有成千上万个节点来维护它,所以它会非常的耗电,也会消耗很多固定成本的投入。所以它一定承载的是最昂贵的共识,这种共识一般都是使用于金融领域。目前已经有一些企业方跟我们接触。主要有几个方面,第一个就是供应链金融,有一些核心的大企业,他们是做手机硬件的,比如像卖手机的、卖电脑的,或者他们是组装手机或者电脑的。他们是有很长的供应链,他们自己就是核心企业,本身融资并不发愁,但是他们供应链上下游的环节有很多中小企业,他们融资其实非常的困难,我指的融资不是股权融资而是债券融资。他们向银行去贷款的时候,银行往往不愿意借贷,所以他们只能通过一些中间机构,而中间机构在银行拿到钱以后,再贷款给制造商往往抬高了很多利息。

银行方面就表示,如果有区块链去证实他们财务数据,他们就会更有信心,以更低的利率,把钱贷款给这些中小型企业。对于产业链里的大企业来说,这是非常好的,因为他们希望看到整个行业能够欣欣向荣的发展起来,所以他们非常希望这些中小型企业得到资本的扶持。但是他们本身不可能出钱支持中小型企业,因为这是一个专业化的工作。

同样,大企业也希望通过推动区块链在供应链领域的实际应用去解决供应链金融问题。我们已经和几家国内的大型企业洽谈了,如何去应用区块链的全产业链的一个重要环节节点的部署,能够更好的帮助企业把他们的财务数据和销售数据体现在公有链里。然后利用这些和银行合作,得到更实惠的融资。

另外一个比较大的应用场景就是信息交换,比较多的存在于信贷领域。我举个例子,比如很多p2p公司他们自己都有黑名单,他们想要去交换这些黑名单的时候,他们害怕:1,自己的数据一旦全部贡献出去,自己就没有价值了,自己的数据被别人拖库了;2,数据交换的时候,别人可能提供假数据。

我们可以通过以区块链的合作,通过信息交换的方式,大家在线上匿名的提问,所有拥有答案的人都可以通过加密的方式回答,所有的数据都可以在链上进行一个留存。如果你提供假数据,在长时间内你的准确率会低于行业平均水平;在短时间内,你还会和其他同行有一个交叉验证。提问的人会消耗一个激励,而回答问题的人会得到一个激励。得到激励的人他可以反过来用这个激励去向别人提问。通过这样的方式,完成了信息交换和经济模型的设计。


小伙伴2:

Conflux的Pow挖矿有激励吗?

张元杰:如果没有激励的话,肯定没有矿工愿意去购买机器以及投入电力和场地去进行挖矿,挖矿其实就是一种记账行为。所以这也是为什么要运用Pow的这种机制肯定是有激励的,不然没有人愿意白花钱来这做这件事情。


小伙伴3:

Conflux与现有的公链相比,定位是怎样的?

张元杰:Conflux的技术路径主要是延续了比特币和以太坊的技术路径,在不牺牲去中心化和安全性的基础上去提高吞吐量。大家都知道以太坊发生堵塞的最著名案例Cryptokitties,仅仅是一个简单的小游戏就把以太坊给堵住了。Conflux希望在以太坊的基础上提高吞吐量100倍,很多应用都可以在链上实现。和以太坊的区别在于性能,和EOS,Tron主要区别在安全性和去中心化。比如说EOS只有21个节点,每个节点的运行的云费用1万多美元每个月,总共成本加起来20多万美元左右。而这些人平常互相认识,超级节点都是竞选出来的。但如果在EOS的公有链上发生一笔价值几千万的甚至上亿美元的交易,这些节点的人有可能会讨论、商量。把这笔交易进行回滚,做一次攻击。因为对于他们来说整个费用每月也才21万美元,作恶成本太低了。

给大家分享一个小故事,我听说有一次EOS找腾讯说,你愿意做EOS的超级节点吗?腾讯表示,EOS的21个超级节点的公信力全部加在一起可能还不如腾讯的1%,怎么可能帮你们做这个背书呢,万一你们在上面进行回滚一个超过价值几千万美金的一笔交易,那整个腾讯的声誉不都毁了吗?所以Conflux的定位相比于比特币和以太坊来说,既能支持智能合约,又保证不牺牲去中心化的安全性的前提下,把性能提高了两个量级。相比于EOS等其它POS/DPOS公链来说。Conflux是纯粹的去中心化和安全性,所以它能够去承载最昂贵的共识,这是我反复提到的,也就是说在Conflux的链上能够去承载几千万甚至上亿美金的交易。


小伙伴4:

Conflux的github仓库在哪里?

张元杰:Conflux现在还没有开源。在我们测试网上线的时候,就是我们开源的时候。请大家给我们一到两个月的时间,一定会大家一个满意的答复。等到那时,我们也希望更多的开发者,能够在github上面浏览我们的代码,提出反馈意见。如果你能找出bug,我们一定会给予你最丰富的奖励,甚至邀请你加入我们的团队一起工作。或者是以社区的形式来工作。谢谢大家!


小伙伴5:

在公链逐步发展的过程中,Conflux进入这一条赛道的着眼点在哪?

张元杰:Conflux的着眼点在于去继续延续比特币和以太坊的原教旨主义精神,以及其技术路径去提高他的性能,我们还是希望把它的性能去提高100倍。这是两个数量级,可以说是一个巨大的创新。打个比方,在大概15年前大家只能用电话线上网,后来慢慢到3G再到4G、5G的过程中,大家会发现自己慢慢从电脑转移到手机,应用也从浏览网页到开始使用app,从文字到图片以及到视频。大家也可以这样去理解Conflux的技术发展路径、也是希望给大家提供一个更好的底层。

在一个更好的底层和更好的性能上,可以开发出更丰富多彩的分布式应用。这也是我们希望切入的一个轨道和路径。其他公链很多都是切入一个很具体的细分赛道。比如说有游戏、文娱行业和赌博等。原因是因为它们的上游非常的脆弱。比如EOS ,它们随时都可以回滚上面的交易,所以它们上面的东西不具有可靠性和安全性,只能聚焦于一个小的行业,因为小的行业的经济价值是非常有限的,黑客不会有很大的动力去做这样的攻击。Conflux相比于它们还是着眼于整个人类社会的最昂贵的共识和信用,这是我觉得和他们最重大的区别,这也是为什么现在比特币和以太坊现在的市值能够达到这么高一个水平的重要原因。


小伙伴6:

因为Conflux序在前期是不确定的,所以上面的应用比如utxo是怎么延时处理的?

张元杰:在交易确认这件事情上,从用户的视角来看,和比特币也没有太大区别。在比特币/以太坊这样的链上,当一笔交易进入到区块中以后,你无法立即确认这笔交易,要等若干个区块才能够确认这笔交易执行成功。

在Conflux中,一笔交易进入到区块以后,你也无法立即确认这笔交易,甚至不能知道这笔交易在区块中的顺序。需要等一定时间,通过一个更复杂的规则(包含这笔交易的区块的后代中,是否有足够稳定的Pivot Block), 来决定一个区块是否可以被确认。区块被确认时,交易序自然是确定下来的。


小伙伴7:

Conflux长时间运行后,是如何进行图的压缩的?

张元杰:这个问题很好。首先Conflux的网络中会有一种Archive Node,它具有超大规模的存储,可以存储所有的历史数据。而对于普通的全节点,我们会基于随机模型的分析结果,设计Checkpoint的机制来可靠的裁剪掉很老的历史数据,例如历史的图结构和交易记录。




本文转载自CCAC核心社区




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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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