哈佛大学的贝利·弗拉尼根开发先进的随机选择算法

根据 a16z crypto 的报道，哈佛大学的贝利·弗拉尼根推出了用于提高随机选择的公平性和稳定性的突破性算法。 随机选择，即通过抽签选出代表的过程，因其在公民大会和区块链治理中的潜在应用而受到重新关注。

推进随机选择理念

弗拉尼根的工作集中于优化随机选择的三个核心理念：比例代表制、平等参与机会和抗操纵性。 在现代应用中，这些理念难以实现，因为无法强制参与，导致自愿选择中出现偏差。

她的算法在使用公民大会的非营利组织的意见下开发，将近似比例代表制作为主要约束，然后通过使用优化、算法和博弈论的高级数学形式化优化剩余的平等参与和抗操纵理想。

实际应用和公众获取

弗拉尼根的算法已成功应用于多个高知名度的公民大会，提供了旨在更具包容性和公平性的决策流程框架。 这些工具可通过 Panelot.org 公共获取，为寻求实施公平随机选择方法的从业者提供资源。

关于贝利·弗拉尼根

贝利·弗拉尼根是哈佛大学民主治理与创新阿什中心的博士后研究员。 她拥有卡内基梅隆大学计算机科学博士学位，导师为 Ariel Procaccia。 从 2025 年秋季开始，弗拉尼根将加入 MIT，担任政治科学与计算机科学助理教授。

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