知识共识链：用 PoS 和智能体投票给事实与逻辑记账

设想一条链上存着这样一条记录。它不到 500 字节，说的是一件中学就学过的事：

{"id":"kb:7f3a…c21","type":"claim",
 "statement":"√2 不是有理数：不存在整数 p、q（q≠0）使 (p/q)² = 2。",
 "refs":["kb:1b09… 有理数的定义",
         "kb:5d2e… 若 n² 为偶数则 n 为偶数",
         "kb:0c77… 反证法"],
 "argument":"设 p/q 为最简分数且 (p/q)²=2，则 p²=2q²，p² 为偶数，由引理 p 为偶数，记 p=2k，得 q²=2k²，q 也为偶数，与最简矛盾。",
 "author":"0x9e…41","stake":"50 KC"}

它引用了另外三条记录，自己不凭空断言任何东西。提交之后，二十几个 agent 读了它、投了票，它被标成“成立”。提交它的人和投赞成票的 agent 都分到了一笔新发出来的币，就像比特币矿工挖到一个区块。如果把物理世界的共识、各种数学定理都这样一条条放上去，最后得到的会不会是一张比 Lean 形式化证明覆盖面更广的知识网？

这个设想里有好几件事值得问清楚。这样的东西有人做过吗？一条记录凭什么算“成立”？币从哪里来、怎么分？“必须引用别的记录”这条规则，能不能真的挡住凭空冒出来的知识？

本文先把这个设想画完整，看清它长什么样、和哪些已有项目是亲戚，再回头一项一项检查它在逻辑上站不站得住。

一、设想的样子

两层：账本和知识

设想里有两种“块”，先把名字分开。 一种是账本上的区块，记的是转账、提交、投票这些交易，和比特币的区块是一回事；另一种是装知识的小单元，每条不超过 1 KB。下文把前者叫“区块”，后者叫“知识块”。

账本层用 PoS 出块。 PoS（Proof of Stake，权益证明）不让矿工比算力，而是按质押的币多少轮流选出记账人（验证者），作恶会被罚没质押。以太坊 2022 年以后就是这样出块的。它只负责一件事：大家对“发生过哪些交易、按什么顺序”达成一致。

知识层是一张引用图。 每个知识块写一句结论，列出它依赖的其他知识块，再附一段不长的论证。规则是知识块必须引用链上已经被接受的知识块，引用为空的提交直接作废，用来保证“知识不能凭空冒出来”。

知识块是否成立，由 agent 投票决定。 提交之后进入投票期，一批 agent（可以背后是人，也可以是大模型程序）读这个知识块，判断它从引用能不能推出结论，投赞成或反对。票数够了就标为“已接受”，之后才能被别的知识块引用。

奖励像挖矿。 每个周期新发一笔币，一部分给记账的验证者，一部分给被接受的知识块的作者，一部分给投票的 agent。图 1 把两层画在一起，跟着开头那个 kb:7f3a 走一遍。

和 Lean 比，想多放些什么

Lean 只收能写成形式语言的数学。 Lean 是一个证明助手：定理和证明都写成程序，由一个很小的内核逐步检查，每一步都必须由公理或已证定理推出。开头那条 √2 在 Lean 的数学库 mathlib 里只有两行¹：

theorem irrational_sqrt_two : Irrational (√2) := by
  simpa using Nat.prime_two.irrational_sqrt

它也“引用”了别的定理（Nat.prime_two.irrational_sqrt），只是这个引用由内核检查，不需要任何人投票。mathlib 目前大约有 29 万条定理、14 万个定义²。

设想想要的是更大的范围。 “水在一个标准大气压下的沸点”“某种药能降低血压”这些物理世界的共识，几乎不可能写成 Lean 能检查的形式，但用一句自然语言加几条引用就能放进知识块。用投票代替内核检查，换来的就是这份普适：任何能用 1 KB 文字说清楚的东西都能上链。

这是设想自己的逻辑。它完整地画出来之后，接下来的问题是：这些部件，有没有人已经做过？

二、有没有人做过

把设想拆开看，它由五个部件组成：知识必须引用已有知识；知识放在链上；用投票裁定真假；创作和投票都发奖励；由机器（agent）来评判。每个部件单独看都有现成的项目，而且不少已经跑了很多年。

必须引用：Metamath、mathlib、维基百科、纳米出版物

“不能凭空冒出知识”在数学里早就是硬规则。 Metamath 从 1992 年开始积累一个叫 set.mm 的定理库，每条定理只能由公理和前面已有的定理推出，网页上直接列出它依赖了哪些公理、被哪些后来的定理引用³。mathlib 也一样，只是检查器更强。

在数学以外，维基百科用的是政策而不是检查器。 它的“不得原创研究”政策要求内容能追溯到可靠的已发表来源，把几个来源拼起来推出它们自己没说的结论也算原创研究⁴。这和“知识块必须引用”是同一个意思，只是引用对象是外部文献。

“一条知识一个小单元”也有先例。 生命科学领域的纳米出版物（nanopublication）把一条断言、它的出处、发布信息打包成一个最小单元，已经有超过一千万条⁵。知识块几乎就是带了投票字段的纳米出版物。

知识上链：Proofgold、OriginTrail、DeSci Nodes

Proofgold 是和设想最接近的一个。 它是一条专门放形式化数学的链，用 PoS 出块；任何人可以发布理论（一组公理）、在理论里发布定义和定理，命题可以挂赏金，谁交出证明谁领走⁶。为了让新人拿到初始质押，它的前 5000 个区块还自动给随机生成的命题挂了赏金⁷。和设想的关键差别是：Proofgold 判断一条定理是否成立，用的是写在共识规则里的证明检查器，不是投票。

OriginTrail 做的是通用知识上链。 它的去中心化知识图谱里，每条“知识资产”都带着可验证的出处和发布者，发布要付代币 TRAC，跑节点要质押 TRAC，定位是“给 AI 的可信记忆”⁸。但它只证明“谁在什么时候发布了什么”，不裁决内容的真假。

DeSci Nodes 给研究成果发持久标识。 一篇研究和它的数据、代码各有一个可按版本引用的标识，放在 IPFS 上⁹。它解决的是“引用不会失效”，也不判断对错。

投票裁定真假：Augur、UMA、Kleros、Community Notes

预测市场早就在用投票决定“现实世界发生了什么”。 Augur 让持有 REP 代币的人押注报告结果，有争议就加倍押金再报，最极端时整个系统按不同答案分叉¹⁰。UMA 让代币持有人先提交加密的票、再揭示，投错或缺席的人被罚质押的 0.1%¹¹；Polymarket 的争议市场就交给它裁决。

Kleros 把陪审团搬上了链。 质押 PNK 代币的人被随机抽中当陪审员，投在少数一边的人被罚，罚款分给多数一边；不服可以上诉，陪审团人数大约翻倍¹²。

X 的 Community Notes 换了一种算票方式。 它不简单数赞成票，而是用矩阵分解把每个评分者的“立场”分离出来，只有立场不同的人都觉得有帮助的笔记才会被展示¹³。这一点后面讲投票的问题时会再用到。

创作和投票都发奖励：Steemit、ResearchHub、Bittensor

Steemit 是“发帖和点赞都挖矿”的原型。 作者按收到的票分奖池，投票的策展人也按投票分一份。ResearchHub 把同样的机制搬到科研：上线时每收到一个赞发 1 个 ResearchCoin，每周 100 万枚按赞分配¹⁴。

Bittensor 是“机器给机器打分、按分发币”的现成例子。 每个子网里，验证者给矿工的输出打权重，链上的 Yuma 共识按质押加权汇总这些权重，决定新发的币怎么分¹⁵。把“矿工的输出”换成“知识块”、把“验证者”换成“投票的 agent”，结构几乎一样。

更早的 Primecoin 则代表了另一条思路：让挖矿本身产出有用的东西，它的挖矿就是找素数链¹⁶。设想里“提交知识即挖矿”和它同出一源。

由 AI 写的知识库：Grokipedia

最后一个部件是“由机器来生产和评判知识”。xAI 在 2025 年 10 月上线的 Grokipedia 开张时就有约 88.5 万篇由模型写的条目，随即因为错误和照搬维基百科受到批评¹⁷。它不上链、不投票，但说明了用模型批量生产“知识”会遇到什么。

图 2 把这些项目和设想的五个部件放在一起对照。

所以这个组合是新的，但每一块都有前人踩过的路。 最近的两个亲戚是 Proofgold 和 Bittensor：前者证明了“链上存数学、证明即挖矿”能跑起来，靠的是检查器；后者证明了“agent 互相打分、按分发币”能跑起来，判定的是“有用”而不是“真”。设想要做的，是用后者的判定方式去覆盖前者乃至维基百科的范围。

知道了亲戚是谁，这个系统具体该怎么设计？

三、系统设计

设计目标

把设想落到能实现的程度，需要回答四件事：知识块里写什么、引用图从哪里开始、一个知识块从提交到成立经过哪些步骤、币怎么发。下面的参数（押金、票数、比例）都是为了讨论而定的示例值，不来自任何现有系统。

知识块的格式

一个知识块有类型、结论、引用和论证四个核心字段。 类型分四种：公理（数学的起点）、定义（约定一个名字的含义）、观测（一次测量或实验的记录，附数据的哈希）、论断（由引用推出的结论）。结论和论证用自然语言写，引用是其他知识块的哈希。物理世界的例子长这样：

{"id":"kb:d40e…b72","type":"claim",
 "statement":"纯水（VSMOW）在 101.325 kPa 下的沸点约为 99.97 °C。",
 "refs":["kb:a311… 摄氏温度的定义（ITS-90）",
         "kb:6c5f… 标准大气压 = 101.325 kPa",
         "kb:e820… 沸点测量报告（sha256:91c4…）"],
 "argument":"ITS-90 下摄氏度由开尔文定义，不再以水的沸点定义 100 °C；按该温标复测，标准大气压下沸点约 99.97 °C。"}

这条按 UTF-8 算是 519 字节，√2 那条是 490 字节，引用换成完整的 64 位十六进制哈希后也在 700 字节左右。1 KB 对一句结论加三五条引用是够的，对论证就很紧。 这一点后面还会回来。

引用图和根块

“必须引用”不能对所有知识块都成立。 如果每个知识块都必须引用一个更早的知识块，第一个知识块就无从写起。所以引用图一定有一批不引用任何人的“根块”：数学的根是公理和推理规则，物理的根是观测记录，再加上一批约定（单位、温标）。图 3 把开头两条知识块的引用一直追到根。

根块的准入要单独设计。 一种做法是创世时由发起人放入一批公理和单位定义，之后新增根块需要比普通知识块更高的门槛，比如更高的押金和更多的票。观测类根块还要附上原始数据的哈希，让别人能拿数据复核。

一个知识块的一生

从提交到被接受，一个知识块要经过五步。 前两步是确定性的：任何节点拿到同一份数据，算出来的结果都一样。后三步是投票，结果取决于谁来投。图 4 跟着 kb:7f3a 走一遍。

为什么要先承诺再揭示？ 如果票是明着投的，后投的 agent 可以直接抄前面的多数，自己什么都不读。先交“票加一个随机数”的哈希，截止后再公开原文，谁也看不到别人投了什么。UMA 用的就是这种做法¹¹。挑战期借鉴的是 Kleros 的上诉：不服的人押更多的钱，换一个更大的陪审团重投¹²。挑战期结束也不是终点，后面讲推翻机制时再说。

币从哪来、到哪去

用户问的“如何发币”，答案是按周期增发，再按比例切开。 每个周期（比如一天）新发固定数量的币，加上本周期罚没的押金，组成一个奖池；奖池按固定比例分给三类人：记账的 PoS 验证者、被接受的知识块的作者、投在多数一边的 agent。图 5 是一个周期的示例。

推翻：用新的知识块挑战旧的

挑战期过了，也不等于永远正确。 认知在变，今天投票通过的结论，几年后可能被更好的测量或更严密的推理推翻。所以设想需要一条“翻案”的路：任何时候，任何人都可以提交一个反驳块，指向一个已接受的知识块，说它哪里有问题。

反驳块也是知识块，同样不能凭空出现。 它多一个 target 字段指向被挑战的块，refs 里放支持反驳的证据（新的观测、更早被忽略的定义、一个反例），押金比普通知识块高，比如 100 KC，防止有人随手挑战刷存在感。它的结果不只“推翻”一种：结论本身错了是推翻；结论在某些条件下才成立是收窄，比如给牛顿力学加上“速度远小于光速”；反驳不成立是驳回，反驳者的押金被罚没。

旧块不删除，只改状态。 链上留着它被提交、被接受、被推翻的全过程，变的只是它当前的状态。引用它的下游知识块也不会跟着自动作废，因为它们可能还有别的依据；它们被标成“待复审”，各自重新投票。图 6 是一个例子：早期有人提交了“水在一个标准大气压下 100 °C 沸腾”，后来有人拿 ITS-90 的定义和测量数据反驳它。

要让推翻有意义，奖励必须延后发放。 如果作者在挑战期结束时就拿走全部奖励，事后被推翻也没有任何损失。所以图 5 里作者和投票者分到的币不是一次到账，而是分比如 180 天线性释放；知识块在这期间被推翻或收窄，没释放的部分转给反驳者和投赞成票支持反驳的投票者。这样“提交经得起时间检验的知识”才比“提交能混过这一轮投票的知识”更赚钱。

同一个块被反复翻案，门槛逐次提高。 一个已经被推翻的块，可以再被一个“反驳的反驳”推翻回来，但每翻一次，押金和投票人数都翻倍，这和 Kleros 的上诉是同一个思路¹²。来回翻得越多，说明这个问题越有争议，状态也就越适合用一个置信度来表达，而不是“对 / 错”二选一。

到这里设想已经是一个完整的系统：有格式、有起点、有流程、有钱，也有翻案的路。它的骨架和 Proofgold、Bittensor、Kleros 都能一一对上。接下来换一个角度：这套规则在逻辑上有没有漏洞？

四、逻辑上的问题

下面七个问题按“从知识本身到人的行为”的顺序排列。前三个和激励无关，即使所有参与者都诚实也存在；后面几个是加入了钱以后才出现的。

问题一：根从哪来

“每条知识都必须引用别的知识”，推到底只有三种结局。 要么无穷地引用下去，要么转一圈引用回自己，要么停在某些不再引用别人的起点上。哲学里把这叫阿格里帕三难（也叫明希豪森三难）¹⁸。链上不允许环，也不可能无穷，所以只剩第三种：根块。

设想的核心规则因此需要改一个字。 “不能凭空冒出知识”在根块那里必然失效，图 3 左边那一列就是凭空出现的。数学里这没有问题：公理本来就是约定，Lean 和 Metamath 也是从公理出发的。物理世界麻烦得多：观测记录是根，但一份测量报告是不是真做过实验、数据有没有挑过，引用图里看不出来。最终还是落回投票，或者落回“谁有资格放根块”的治理问题。

所以严格地说，这条链保证的不是“知识不能凭空出现”，而是“除了根块，知识不能凭空出现”。整张图的可靠性，上限就是根块的可靠性。

问题二：引用对了，推理不一定对

引用检查只能确认“依赖关系存在”，确认不了“从依赖能推出结论”。 图 4 的格式检查会验证三条引用都存在、都已接受，但论证那一段自然语言写得对不对，机器在这一步完全不看。图 7 是一个具体的例子：把 √2 那条照抄一遍，换成 √4。

1 KB 的上限让这件事更难。 √2 的论证三句话就写完了，大部分有意思的结论做不到。写不下的推理只能拆成更多中间知识块，每一块都要单独投票；或者省略步骤，留给投票者自己补。前者让投票次数成倍增加，后者让投票者需要补的东西越来越多。Lean 的做法是不限长度、但每一步都由机器检查，两者正好相反。

问题三：多数票不等于真

投票能逼近真相，靠的是一个有前提的定理。 孔多塞陪审团定理说：如果每个投票者答对的概率大于一半，而且彼此独立，那么人越多，多数票越可能正确，趋近于 1¹⁹。设想默认的就是这个结论：agent 越多，越靠谱。

问题出在“独立”。 现在能用来当 agent 的大模型就那么几家，同一个底座模型的不同实例，会在同一类题上犯同一个错。为了看清这件事有多大影响，我们做了一个小模拟：每道题，每个底座模型答对的概率是 0.7；每个 agent 有 90% 的概率照抄自己底座模型的答案，10% 反着投。这样每个 agent 单独答对的概率都是 0.66，和独立的情形一样。结果画在图 8 里。

3 个底座模型的曲线停在 0.787，这个数可以直接算出来。 当 agent 足够多时，每个底座模型名下的 agent 会稳定地投出这个模型的答案，多数票就变成了“三个模型的多数”，而三个模型里至少两个答对的概率是 $0.7^3 + 3 \times 0.7^2 \times 0.3 = 0.784$。只有一个底座模型时，上限就是它自己的 0.7。加 agent 只是在加票数，加不了独立的判断。

按“和多数一致”发奖，会进一步削弱独立性。 图 5 里投票者的钱来自“站在多数一边”。UMA 和 Kleros 都这样设计，背后的想法叫 Schelling 点：大家无法商量时，最容易不约而同选中的答案就是真相¹²。但对一个理性的投票者来说，最赚钱的策略是猜“别人会怎么投”，而不是自己去查。对“巴黎是不是法国首都”这类题，两者一致；对刚出现的、和主流看法相反的结论，两者恰好相反。幽门螺杆菌导致胃溃疡这个发现在 1980 年代初几乎没人相信，二十年后获得了诺贝尔奖²⁰。在这样的规则下，早期投赞成票的人会一直被罚。

问题四：投票权落在谁手里

agent 可以零成本复制，所以票不能按“个”算。 一个人开一万个 agent 就能控制所有投票，这叫女巫攻击。区块链的通用解法是按质押的币加权：开再多的号，总票数也只等于质押的总量。Kleros 抽陪审员、Bittensor 汇总打分，都按质押加权¹²¹⁵。

按币加权，就会出现谁币多谁说了算。 UMA 的情况可以作为参照：据 Bloomberg 的分析（经 Outlook Money 转述），过去三年 Polymarket 的争议投票里，9 个钱包占了大约一半的票²¹。放到知识链上，一条结论是否成立，可能由几个大户的 agent 决定，而这几个大户可能恰好在相关的问题上有利益。

针对合谋的补丁已经有人做了，但补不全。 Bittensor 的 Yuma 共识会把明显高于“多数质押认可水平”的打分裁掉，专门对付验证者合谋抬高某个矿工¹⁵。Community Notes 要求不同立场的人都认可才算数¹³，但它的团队自己发表的研究也发现，最多 10.7% 的低质量笔记只要不到 10 个协同评分就能被推过门槛²²。

问题五：奖励会把人引向哪里

按块发奖，就会有人把一条知识拆成十条。 图 5 里作者按“被接受的块数”分钱。把“水在一个标准大气压下沸点约 99.97 °C”拆成 100 kPa、101 kPa……各一条，每条都对，每条都领钱，知识却没有增加。按“被引用次数”发奖可以缓解，但会引出新的问题：几个账号互相引用，刷出一个引用环。

按票发奖，就会有人不读就投。 Steemit 是现成的教训：作者和点赞的人都能分奖池，最后超过 16% 的转账流向了疑似机器人的点赞账号，围绕它形成了专门出售投票的机器人生意²³。知识链的投票者本来就是 agent，“不读就投”的成本更低：一个只看多数倾向、从不检查推理的 agent，在图 5 的规则下收益并不比认真检查的差，算力成本却低得多。

问题六：共识会变

物理世界的“共识”不是一次定下的。 图 3 的沸点就是例子：很多人记得的“水在一个标准大气压下 100 °C 沸腾”，在 1990 年的国际温标（ITS-90）下约为 99.974 °C，严格按热力学温度算又是约 99.984 °C²⁴。同一个现象，换一个定义，数字就变了。牛顿力学也没有“被推翻”，而是被加上了适用范围。

推翻机制让修订可以发生，但它自己也是投票。 第三章的反驳块解决了“通过了就改不掉”的问题，这和科学本来的做法一致：结论随时准备被新证据推翻。但决定推翻与否的，仍然是问题三、问题四里那群彼此相关、按质押加权的投票者。多数票可以把错的旧块推翻，也可以把对的旧块推翻；幽门螺杆菌那样的少数派结论，在“翻案也靠投票”的规则下并不会更容易立住。

引用图越深，一次推翻牵动的块越多。 一个根块被收窄，所有直接或间接引用它的块都要复审，每一块都要重新投票、重新结算奖励。数学里很少发生这种事：一个定理一旦在 Lean 里证明，除非公理或内核本身出错，就不会失效。实证知识则不同，越是基础的观测和定义，被修订时波及的范围越大。复审的成本由谁出、复审期间下游的块还能不能被新块引用，都需要额外的规则。

问题七：比 Lean 更普适吗

“更普适”是对的，但它是用“保证变弱”换来的。 图 9 把两者和 Proofgold 放在一起比较。

两者回答的其实是不同的问题。 Lean 回答“这条结论是不是从这些前提必然推出”，这个问题对数学有确定的答案，所以能交给程序。知识共识链回答“这群参与者是否接受这条说法”，这个问题对任何领域都有答案，所以它更普适。前者的结论可以独立验证，后者的结论只能再问一次同一群人。说它“比 Lean 更普适”成立，说它“比 Lean 更可靠”或“能替代 Lean”则不成立。在数学这一部分，用投票代替检查器是严格的退步：同一条 √2，Lean 几秒就能给出确定答案，投票却要 30 小时，还可能把 √4 也放过去。

五、可以怎么改

七个问题里，前三个说的都是同一件事：投票被用在了它不擅长的地方。 对“从公理推出定理”这类有确定答案的问题，投票不如检查器；对“单位怎么定义”这类本来就是约定的问题，投票恰好合适；对“实验结果是什么”这类经验问题，投票只能当最后一道防线，前面还应该有数据和复现。按知识块的类型分开处理，设想的大部分问题都能缓解。图 10 是改过的流程。

数学块交给检查器。 这就是 Proofgold 的做法：证明检查器写进共识规则，任何节点都能复算，不需要投票，也不需要“和多数一致”的奖励⁶。设想里“数学公式也放上去”的那部分，用 Lean 证明作为知识块的附件，检查器就是唯一的裁判。图 7 的 √4 在这一步就会被拦下。

实证块投票，但改三处。 第一，要求附上原始数据的哈希和复现脚本，评审的对象从“这句话对不对”变成“这份数据能不能支持这句话”。第二，投票者按底座模型分组，参照 Community Notes 的做法，要求不同组的 agent 都认可才算通过，减轻图 8 里的相关性。第三，结果不是“成立 / 不成立”，而是一个置信度，并且永远可以被挑战；投票者的奖励也和作者一样延后释放，并且按知识块最终站不站得住来结算，而不是按投票当时是否站在多数一边，这样“猜多数”就不再是最赚钱的策略。

约定块直接投票。 摄氏度怎么定义、标准大气压取多少，本来就是人为约定，投票决定是合适的。每次改动生成新版本，引用它的知识块显式写明引用的是哪个版本，这样约定的修订不必走推翻流程，下游也知道自己依赖的是哪一版。

作者的奖励按“被后来的知识块引用、且经受住挑战”来发。 把一条知识拆成十条不会多拿钱，因为没人会引用那些碎片；互相引用刷数的账号，在挑战期内一旦被发现，押金和奖励一起罚没。

这些改法并不新：每一条都来自第二章里某个已经在运行的项目。把它们组合进设想，代价是系统复杂了很多，而且“一个币、一套投票管所有知识”的简洁感没有了。

六、回到那条 490 字节的记录

现在可以回答开头的几个问题了。

这样的东西有人做过吗？ 每个部件都有人做过，而且大多跑了很多年：Metamath 和 mathlib 做到了“知识必须引用”，Proofgold 把数学放上了链并按证明发奖，UMA 和 Kleros 用质押投票裁定现实世界的事，Bittensor 让机器互相打分领币。把它们组合成“agent 投票 + 强制引用 + 数学和物理混放 + 双向奖励”的，目前没有找到在运行的项目。

kb:7f3a 凭什么算“成立”？ 在设想的规则下，凭的是 21 个 agent 里有 17 个、而且超过三分之二的质押投了赞成。它碰巧是对的，因为 √2 的证明大家都见过。换成 kb:9e01，同样的规则未必能拦住。

“必须引用”能挡住凭空的知识吗？ 能挡住“没有引用”的提交，挡不住“引用了但推不出来”的提交，而且在根块那里这条规则本身就要让步。

它比 Lean 更普适吗？ 是，范围更大。但它对每条结论给出的保证，从“你可以自己检查”变成了“多数人同意过”，在数学部分这是退步，在经验知识部分这是目前能做到的、并不算差的办法。

小结

1. 设想的样子：账本层用 PoS 出块，知识层是一张引用图；知识块不超过 1 KB，必须引用已接受的知识块，由 agent 投票决定是否成立，作者和投票者按周期分增发的币，已接受的块随时可以被反驳块推翻。
2. 同类项目：强制引用有 Metamath、mathlib、维基百科、纳米出版物；知识上链有 Proofgold、OriginTrail、DeSci Nodes；投票裁定有 Augur、UMA、Kleros、Community Notes；创作和评判都发奖励有 Steemit、ResearchHub、Bittensor。最接近的是 Proofgold 和 Bittensor，完整的组合没有找到。
3. 根从哪来：强制引用推到底必须有根块，所以准确的说法是“除了根块，知识不能凭空出现”，整张图不会比根块更可靠。
4. 引用对，推理不一定对：格式检查只看依赖关系，√4 照抄 √2 的引用一样能通过；1 KB 的上限又让推理很难写全。
5. 多数票不等于真：agent 来自少数几个底座模型，彼此不独立；模拟里 3 个底座模型时，人再多准确率也停在 0.787。按“和多数一致”发奖还会鼓励猜多数。
6. 投票权和奖励：防女巫只能按质押加权，结果容易集中到少数大户；按块发奖会拆块刷量，按票发奖会不读就投，Steemit 已经演示过。
7. 共识会变：沸点在不同温标下是 100、99.974、99.984 °C。可以用反驳块推翻或收窄已接受的块，旧块只改状态、下游标为待复审，奖励延后释放、被推翻时转给反驳者；但翻案本身仍是投票，引用图越深，一次推翻牵动越多。
8. 和 Lean 比：更普适，但保证从“可以自己检查”变成“多数同意过”。按类型分流（数学交给检查器、实证投票但附数据并延后发奖、约定直接投票）可以保留普适性，同时把投票限制在它适合的地方。

参考资料