文章转载来源：LXDAO
在区块链和开源领域，高效的资金分配一直是个难题。如今，一个名为深度资金的创新项目正试图用人工智能和去中心化评审来解决这个问题。这个由Vitalik Buterin提供25万美元初始资金支持的项目，不仅计划解决当前以太坊生态系统中的资源分配难题，更要为未来公共物品的资金分配开创新模式。
01、深度资金
深度资金是什么？
深度资金是一个通过AI和去中心化评审机制优化公共物品资金分配的创新项目，旨在解决以太坊生态系统中资源分配效率低下的问题。项目目标是构建一个公平、透明、高效的资金分配系统，支持以太坊及其依赖的关键开源项目，实现长期可持续发展。
官方网址：https://deepfunding.org/
想解决什么问题？
当前，以太坊公共物品资金分配存在以下问题：
人类决策的非理性：面对复杂且抽象的问题时，人类往往难以做出合理判断。
偏好表层项目：基于选举的资助机制倾向于资助表面上显而易见的项目，而忽略深层次的技术依赖和复杂贡献。
这导致了一些对以太坊生态至关重要但“隐藏”的基础设施得不到足够支持，同时也可能浪费资源在短期内看似重要但长期价值有限的项目上。
用什么样的思路在解决问题？
深度资金提出的解决方案包括：
1. 构建深度图
深度图是一个动态依赖图，展示项目之间的依赖关系，并为每个依赖分配权重。通过这种方式，公共物品的贡献和实际价值得以可视化，解决了“隐形贡献”难以衡量的问题。
2. AI模型加权和评估
数据输入：基于开源项目的各种信息（例如star数量、贡献者活动、更新时间等）。这个需要发挥你的想象和对于开源项目价值的理解。
权重分配：AI模型根据依赖的重要性和实际影响分配权重，动态调整资金分配。
验证与优化：通过评审团对模型进行抽查，确保权重合理性。
3. 评审团评审机制
评审团由专家组成，通过回答“项目A和B，哪个更重要？”等问题，为模型提供训练数据。之所以选择这种问题，是因为它对于人来说比较容易分辨和回答。
人类与AI的合作模式：人类负责方向与价值判断，AI提供数据分析支持。之后将选择多个不错比较贴合人类共识的模型进行应用。
4. 公平分配资金
根据项目的贡献比例分配资金，也会有一部分对获奖模型的激励。
深度资金将不仅仅用于开源软件的权重构建和分配，这种模式将可以用于任何带有依赖和分配的场景。例如：论文、音乐、影视作品等等。开源软件只是一个最初的尝试，深度资金希望变成适用于各种场景的解决方案。
02、深度资金竞赛
目前深度资金第一次的比赛聚焦在GitHub repo和开源项目这个方向，通过开源项目的依赖关系构建一个加权的图，得到每个仓库应该获得的捐赠额度。然后聚焦在Ethereum这个标签之下的开源项目，尤其是客户端。
深度资金项目目前的进展包括：
赞助与资金：Vitalik Buterin提供了初始赞助$250,000。
数据准备：收集以太坊依赖关系图，涉及约40,000+条边的数据。目前已经准备好了。
机制设计：开展AI模型竞赛（会在Kaggle），目前正在招募AI Model。
试点评估：通过评审团抽查验证模型有效性；将依赖权重模型应用于以太坊相关项目并查看实际效果。
其中250K的奖金，$170k将根据依赖图的权重分配给项目，$40k将奖励给在评审抽查中表现最好的模型，$40k将奖励给开源提交的模型，这些模型的创新性将由专家评审团评估后决定。
目前还有很多需要应对的挑战
评审公平性与激励机制：如何保证评审团中立性和长期参与积极性？如何构建一个公平有效的评审团？
AI模型的有效性：如何准确加权深层依赖，避免模型被滥用或游戏化？
动态调整机制：如何平衡自我评估和外部评审，避免偏见？
资金来源与激励方式：如何吸引更多资金参与分配，尤其是针对非代码类贡献？
我们将逐步进行讨论和探索。
