Ordinals项目中的Runes交易输出冗余问题分析
在区块链生态的Ordinals协议实现中,Runes代币系统的交易构造机制存在一个值得关注的技术问题。本文将从技术原理层面深入分析该问题的表现、成因及潜在解决方案。
问题现象
当用户使用Ordinals客户端发送Runes交易时,系统会固定生成三个输出:
- OP_RETURN脚本输出(用于携带Runes分配信息)
- 找零输出(用于退回剩余Runes)
- 目标地址输出(实际转账的Runes)
但在全额转账场景下(即发送方将其持有的特定Runes全部转出时),系统仍会生成不必要的找零输出,导致交易体积增大和手续费浪费。
技术原理剖析
Runes协议的交易构造遵循以下核心机制:
-
Edicts编码规则:通过OP_RETURN中的特定数据结构声明Runes的分配方案,其中包含区块高度、交易索引、分配数量和目标输出索引等关键信息。
-
默认分配规则:当交易不包含任何Edicts声明时,协议默认将所有输入Runes分配给第一个输出。这一特性本可用于优化全额转账场景。
-
当前实现逻辑:Ordinals客户端在构造交易时采用固定模式,未考虑全额转账这一边界情况,始终生成三个标准输出。
问题影响
-
交易效率:多余的输出使交易体积增加约34字节(一个标准P2WPKH输出的大小),导致手续费成本上升。
-
UTXO集膨胀:产生大量零余额的找零UTXO,影响节点资源利用率。
-
用户体验:用户需要为不必要的输出支付额外手续费,在批量操作时影响显著。
优化方案建议
基于协议特性,可实施以下改进:
-
场景检测机制:在交易构造阶段识别全额转账场景,当满足以下条件时跳过找零输出生成:
- 输入Runes总额等于转账金额
- 不涉及多Runes类型混合操作
-
输出简化策略:在全额转账时采用最小化输出方案:
- 仅保留目标地址输出
- 省略OP_RETURN(利用默认分配规则)
- 完全移除找零输出
-
手续费优化:精简后的交易体积可减少约90字节(OP_RETURN+找零输出),显著降低手续费成本。
实现考量
开发团队需注意以下技术细节:
-
边界条件处理:需严格验证输入Runes的完整性,防止因浮点运算误差导致误判。
-
协议兼容性:简化后的交易仍需符合Runes协议规范,确保所有客户端都能正确解析。
-
错误恢复机制:当简化交易因某种原因失败时,应自动回退到标准构造模式。
该优化方案已得到社区开发者的初步认可,预计将在后续版本中实现。对于Ordinals协议的长期发展而言,这类精细化优化有助于提升协议效率并降低用户使用门槛。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00