Newest papers

Towards an Intelligent Decision Engine for Smart Contract Deployment

Oana-Otilia Captarencu, Emanuel Onica, Andrei Arusoaie · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.24198 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Russian

Слой 2 (L2) блокчейн-решения появились в последние годы, преимущественно в экосистеме Ethereum, как жизнеспособный вариант для масштабирования основной блокчейн-сети (L1). Тем не менее, выбор решения L2 для развертывания смарт-контрактов, поддерживающих блокчейн-приложения, является решением, которое зависит от многих факторов, таких как стоимость, эффективность, популярность и стабильность. Мы предлагаем здесь систематическую методологию, чтобы помочь с этим процессом принятия решений, используя набор соответствующих метриков и внедряя пользовательские профили, которые улавливают различные приоритеты среди этих метриков. Мы собираем основные категории смарт-контрактов из источника данных, поддерживаемого сообществом, и мы собираем транзакции в течение шести месяцев из трех основных решений

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Layer 2 (L2) blockchain solutions emerged in recent years, predominantly in the Ethereum ecosystem, as a viable option for scaling a main blockchain network (L1). However, the selection of a L2 solution for deploying smart contracts backing blockchain applications is a decision that depends on many factors, such as costs, efficiency, popularity, and stability. We propose here a systematic methodology to help with this decision making process by using a set of relevant metrics and introducing user-defined profiles that capture different priorities among these metrics. We collect the major categories of smart contracts from a community-maintained data source, and we gather transactions for a six months period from three major L2 solutions: Arbitrum, Optimism, and Base. For each contract category and each blockchain, we compute a set of metrics and scores tailored to each user profile. By applying our methodology, we identify a clear bias in the classification, showing which L2 solutions are better suited for particular application types and user profiles.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Computer science, Software deployment, Set (abstract data type), Process (computing), Blockchain, Smart contract

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange