以太坊核心开发者最新会议摘要:Pectra 升级启动、PeerDAS 实现进展探讨

链捕手Pubblicato 2024-07-26Pubblicato ultima volta 2024-07-26

原文标题:《Ethereum All Core Developers Consensus Call #138 Writeup
作者:Christine Kim
编译:Ladyfinger,BlockBeats

编者按:
以太坊所有核心开发者共识电话(ACDC)每两周举行一次,主要讨论和协调对以太坊共识层(CL)的更改。本次为 ACDC 第 138 次电话会议,本次会议涵盖了 Pectra Devnet 1 的启动、信标区块体和引擎 API 结构的变更、将稳定容器以太坊改进提案(EIPs)纳入 Pectra,即 EIP 7688 和 EIP 7495 以及 PeerDAS 的更新等多个议题。会议期间,开发者们审议了 Pectra 升级的准备情况,并探讨了关于 PeerDAS 实现的一些未解问题和提案。此外,Nimbus 开发者 Etan Kissling 还分享了 EIP 7688 和 EIP 7495 的实施工作进展,强调了这些提案对以太坊数据序列化方法升级的重要性。Galaxy Digital 研究副总裁 Christine Kim 对本次会议要点做了详细记录,BlockBeats 将原文编译如下:

2024 年 7 月 25 日,以太坊开发者通过 Zoom 举行了第 138 次全核心开发者共识( ACDC )会议。 ACDC 会议是每两周举行一次的会议系列,开发者们在这些会议上讨论并协调对以太坊共识层( CL ),也称为信标链的变更。本周的会议由以太坊基金会( EF )研究员 Alex Stokes 主持。开发者们讨论了以下内容:

· Pectra Devnet 1 的启动

· 信标区块体和引擎 API 结构的变更

· 将稳定容器以太坊改进提案( EIP s )纳入 Pectra ,即 EIP 7688 和 EIP 7495

· PeerDAS 的更新及其在主网上的实施时间表

Pectra Devnet 1 Pectra

Devnet 1 于 7 月 23 日星期二上线。然而,网络并不稳定。以太坊基金会开发运维工程师 Parithosh Jayanthi 表示, Erigon 客户端在 devnet 启动后不久遇到了问题。接着,一个在 devnet 上广播的 EIP 7702 交易导致网络分裂成三个状态。开发者们正在调试客户端并解决链分裂问题。

引入 ExecutionPayloadEnvelope 

Prysm 开发者 Potuz 提出了对信标链区块执行负载结构的重大改进,以及对引擎 API 的相应调整。这一提议旨在简化共识层( CL )客户端存储和处理状态转换数据的过程。随着 Pectra 升级的实施, CL 客户端需要访问执行负载的特定部分来正确执行状态转换。然而,现有设计导致这些客户端忽略了执行负载中的一些非必要信息。

Pectra 升级将要求 CL 客户端要么从执行层( EL )请求必要的状态转换数据,要么在本地存储区块的关键部分。为了提高 Pectra 升级后 CL 客户端的效率, Potuz 建议引入名为「 binded _ execution _ payload _ envelope 」的新结构,集中存储执行状态转换所需的关键信息。这样的改进将显著提升 CL 客户端在计算状态转换时的速度和效率。他还强调,这些调整将确保与未来的网络升级,如简单序列化( SSZ )格式的兼容性。

Lighthouse 项目的开发者 Mark Mackey 提出警告,如果不实施这些变更, CL 客户端在 Pectra 测试网的性能可能会受到影响。 Teku 项目的开发者 Mikhail Kalinin 对此表示谨慎,他质疑是否真有必要通过改变协议来解决 Pectra 中 EIPs 实现的复杂性。 Potuz 则坚持认为,现有的协议设计存在根本性问题,需要修正。他指出:「目前的设计在理念上就存在缺陷,它将对 CL 状态转换至关重要的数据与完全无关的数据混合在同一级别、同一消息中。因此,我认为当前的设计是错误的,我们正在努力纠正这一错误。」

Stokes 鼓励开发者在GitHub上继续讨论这个提议。

Devnet 2 的引擎 API 更新

与上述讨论相关, Geth 开发者「 Lightclient 」提出了对引擎 API 的另一个变更。这个变更旨在使 EL 客户端更容易进行区块转换。 EL 客户端通过解释区块中的空字段和空字段来确定区块版本。然而,由于 Prague 的 EIP 7685,如果没有分叉时间表, EL 客户端将无法根据这些字段区分区块版本。为了避免引用过去升级的时间表的开销, Lightclient 提议将所有请求统一为引擎 API 中的单一类型, EL 可以将其传递给 CL 进行解释。

Lightclient 指出,区块的解释在 EL 和 CL 之间有所不同,而在这种情况下, CL 更适合表示请求数据。「当我们处理区块本身时,区块没有概念,『这是 Bellatrix 区块。』,就像在 CL 上一样。我认为你们在区分不同类型的分叉区块方面做得很好。但在 EL 上,我认为这就是几乎所有客户端实现的方式,我们有一个区块代表所有区块类型,我们使用存在的,比如一个值的空值,来确定那个 [分叉] 是否活跃。」

Nimbus 开发者「 Dustin 」反对这个提议,说 Lightclient 的提议并没有充分解决 EL 和 CL 上区块解释的复杂性。「这只是将复杂性和混乱从 EL 转移到 CL ,而且两个地方都是可行的。将其移到 CL 并没有解决问题。……它只是移动了问题,」 Dustin 说。

Stokes 断言,CL 更适合处理请求的解释,并建议开发者更仔细地查看 Potuz 和 Lightclient 在GitHub上提出的引擎 API 变更。

Pectra 中的 EIP 7688 和 7495

Nimbus 开发者 Etan Kissling 一直在推动以太坊序列化方法更新为 SSZ 。为了 Pectra 的目的,他确定了两个中间 EIPs ,7688 和 7495,以引入智能合约开发者可以依赖的数据结构,以与未来的 SSZ 相关变更兼容。 Kissling 指出,他已经得到了像 Rocketpool 这样的流动质押池的支持,以及 Teku 和 Lodestar 等其他客户端团队的支持。

Stokes 警告 CL 客户端团队不要在 Pectra 中添加新的 EIPs 。「 Pectra 已经非常大了,特别是如果我们最终在分叉中有了 PeerDAS 。在某个时候,我们需要非常现实地看待分叉的大小以及它所带来的风险。再说一次,我同意 Etan 给出的这个功能在真空中是有价值的理由,但我认为这是我们做过的最大的硬分叉之一,或者就是最大的,这不应该被轻视,」他说。

开发者们对这些 EIP 何时可以实际添加到 Pectra devnet 提出了一些担忧,因为 Pectra devnet s 尚未纳入许多 EIP ,如 PeerDAS 和 EOF 。对此, Jayanthi 建议首先明确决定开发者是否应该在升级中包括这些 EIP 。 Jayanthi 还警告说,在测试 CL 和 EL EIP 一起在一个 devnet 上时存在瓶颈。他在 Zoom 聊天中写道:「10 个直接的 EIP 一起发货,会使得分叉在组合中测试变得非常复杂。而我们不仅有直接的 EIP 。」

Mackey 分享说,像 EigenLayer 团队这样的应用开发者正在试图弄清楚 Pectra 中计划激活的内容,以及这些两个 EIP 的持续缺乏清晰度是他们工作的障碍。 Lighthouse 开发者 Sean Anderson 建议从以太坊上的应用开发者那里获取更多关于这些 EIP 的意见,以确定它们对应用程序有多关键。

Stokes 建议稍后再重访这个讨论,以便开发者集中精力解决 Pectra Devnet 1 的问题。

PeerDAS 更新

开发者们就 PeerDAS 的最新进展进行了深入讨论。 Anderson 报告称,共识层( CL )客户端团队正在积极修复在上一轮 PeerDAS 的 devne 中发现的问题,并在启动新的 devne t 之前确保实现的稳定性。 Lodestar 和 EthereumJS 的开发者 Gajinder Singh 表示,根据最近一次 PeerDAS 实现者会议的反馈,社区有意向在下一个 Pectra devne t 中集成 PeerDAS 。

Stokes 提出,根据与以太坊基金会( EF )研究团队及其他开发者的讨论,初步在主网上激活 PeerDAS 时可能需要省略抽样功能,以降低实现的复杂性。他阐释说, PeerDAS 的完整实现涉及分发、抽样和重建三个关键功能。「目前, PeerDAS 在 Pectra 中的规范涵盖了这三个任务。我的直觉告诉我,抽样功能可能是实现过程中最大的复杂点。如果抽样确实带来了难以克服的挑战,我们可以考虑在 Pectra 中增加 blob 的数量,同时减少或调整 PeerDAS 的范围,」 Stokes 解释道。

Stokes 承诺,他将就此想法制定一个正式的提议,并与开发者社区进一步探讨。 Singh 对此表示支持。 Stokes 还建议在 Pectra 升级中正式纳入 PeerDAS 。对此, Jayanthi 询问这是否意味着要在 Pectra 规范的基础上重新定义 PeerDAS 规范,并指出合并 PeerDAS 和 Pectra devnets 可能会因两者都不稳定而使调试工作复杂化。他建议在规范稳定之前,应保持两个工作流程的独立性。 Teku 的开发者 Enrico Del Fante 也赞同 Jayanthi 的看法。

Stokes 注意到,许多专注于 PeerDAS 实现的开发者未能参加此次会议。他提议在下一次 PeerDAS 实现者会议上继续探讨 PeerDAS 的未来步骤。

添加 BeaconBlocksByRange V3

Lighthouse 项目的开发者「 Dapplion 」提出了一项改进方案,旨在帮助客户端在发生长时间链分裂的情况下,能够更有效地同步至主链。他指出,现有的 [ BeaconBlocksByRange V2 ] RPC 协议存在一定的局限性:「当你需要同步一个长分叉的区块,而不确定哪个分支是主链时,按照当前的协议,你只需提交一个插槽范围,节点便会返回它认为正确的区块。尽管你可以通过状态消息查询这些信息,但这一过程存在异步性,可能会引发一些问题。虽然目前主网上尚未出现严重的分叉情况,但如果未来发生类似事件,这将是一个需要解决的问题。」

Dapplion 进一步说明,他提出的解决方案相对简单,甚至有可能被纳入即将到来的 Pectra 升级中。尽管这些改进并非迫在眉睫,Stokes 还是鼓励与会的开发者们仔细审查这一提议,并在GitHub上分享他们的看法和建议。

Crypto di tendenza

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A 380% Soar, Shenzhen’s 100-Billion-Yuan IPO Rings the Bell

HKC Holdings, a major Chinese display panel manufacturer, has successfully listed on the Shenzhen Stock Exchange's main board. The company's shares surged over 380% on its debut, pushing its market capitalization to around 350 billion yuan (formerly reaching 500 billion yuan). Founded by Wang Zhiyong in Shenzhen's Huaqiangbei electronics market nearly three decades ago, HKC evolved from assembling monitors to becoming a global top-tier supplier of semiconductor display panels for TVs, monitors, and smartphones. The IPO marks a significant milestone for HKC and its backers. The company's growth into the capital-intensive panel manufacturing sector was supported through partnerships with state-owned capital from regions like Chongqing, Mianyang, and Chuzhou. Its shareholder list also includes BOE Technology's investment arm. In recent years, HKC reported strong financials, with core panel business contributing over 70% of revenue and clients including Samsung, TCL, and Xiaomi. This listing is seen as part of a broader trend in Shenzhen's evolving tech landscape. Beyond established giants, the city is nurturing clusters of leading companies in specialized sectors like robotics—exemplified by the "Shenzhen Robot Valley"—and storage chips, where a group of firms dubbed the "Storage Five Tigers" has achieved a combined trillion-yuan market valuation. Shenzhen's strategic focus on emerging industries such as AI terminals, low-altitude economy, and humanoid robotics aims to build new industrial depth and foster the next generation of tech champions.

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Domestic First Explosion-Proof Certification, World's First Fueling Brain Solution: How Did They Secure Two 'Firsts'?

China's embodied AI sector is booming, with over ¥37 billion in funding this year. The focus has shifted decisively to real-world application, particularly in hazardous, repetitive tasks humans should avoid. A key, often prohibitive, barrier to entry for robots in environments like gas stations and oil fields is obtaining explosion-proof certification, requiring meticulous hardware and circuit design from the ground up. The article explores three main application areas. At gas stations, the challenge lies in executing a long, precise sequence of actions (opening caps, handling the fuel nozzle) with millimeter accuracy across diverse car models. For facility inspections, robots need sustained autonomous patrols combined with real-time anomaly detection and response. Port scenarios introduce the complexity of multi-robot coordination. Addressing the core challenge of long-horizon tasks, the piece highlights a technical breakthrough: a "world model"-driven approach. This enables predictive planning, allowing the AI to visualize the desired end-state (e.g., nozzle returned, cap closed) and work backward to synthesize intermediate visual frames. This "imagination" of the task trajectory, as implemented in the H-GAR architecture, guides action generation, significantly reducing cumulative error in multi-step operations. The three-step H-GAR process involves generating a coarse action draft, synthesizing target-conditioned observation frames, and then refining actions based on visual context and a memory of past successful motions. The conclusion emphasizes that success in specialized, safety-critical fields requires long-term commitment and deep integration of the "embodied brain" (AI) with a purpose-built, certified physical "body." Mastering this brain-body-data闭环 (closed-loop) is positioned as a crucial competitive advantage for commercialization.

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