En los sistemas descentralizados, ¿cómo podemos seleccionar de manera justa a los participantes sin dejar de optimizar el rendimiento? La selección aleatoria, o sorteo, se ha utilizado durante mucho tiempo para garantizar la equidad y la representación. Sin embargo, muchos sistemas descentralizados de hoy en día, desde redes de inferencia hasta oráculos, están diseñados teniendo en cuenta resultados medibles. Cuando el rendimiento es un objetivo central, un proceso puramente aleatorio puede no satisfacer las necesidades de la red. En Sorteo basado en méritos en sistemas descentralizados, un equipo de investigación dirigido por el Jefe de Investigación de @AlloraLabsHQ @Apollo11_Allora introduce un nuevo método que permite que la selección se vea influenciada por el desempeño anterior, sin excluir a los participantes menos activos o más nuevos de la consideración futura. El mecanismo central utiliza una métrica de calidad suavizada exponencialmente para clasificar a los participantes. Los colaboradores activos se seleccionan en función de su rendimiento reciente, mientras que los inactivos aún se consideran para la promoción actualizando sus métricas de calidad con un proxy basado en percentiles extraído del conjunto activo. Este diseño mantiene el sistema flexible e inclusivo, pero eleva constantemente a los participantes de mayor rendimiento al grupo activo. A través de una serie de experimentos numéricos, el estudio muestra que este método conduce a una mejora clara y estadísticamente significativa en la calidad del conjunto activo en comparación con el sorteo aleatorio. El equilibrio óptimo ocurre cuando los puntajes de los participantes inactivos se actualizan utilizando el percentil 25 de los puntajes de los participantes activos (lo que pone al 25% inferior de los participantes activos en riesgo de volverse inactivos), pero el sistema sigue siendo inajustable para adaptarse a diferentes diseños de red y niveles de rotación de participantes. Para los sistemas que deben coordinar la inteligencia descentralizada, adaptarse a las condiciones cambiantes y mantener la equidad sin sacrificar la efectividad, este trabajo ofrece una solución práctica, bien fundamentada y de aplicación general. Lea el estudio completo: