Fusaka分叉將引入一維、基於列的資料可用性取樣，其中每個樣本是由來自所有blob的單元格和證明組成的列。在Fusaka之後，改進列的傳播是進一步提高blob吞吐量的主要途徑之一，目前提出的工具包括從基於推送的gossip轉向公告和拉取/推送混合模式，並引入某種形式的編碼，如RS或RLNC。在這篇文章中，我們探索了實現後者的各種方法，同時使單個單元格成為傳播的基本單位。感謝@asn、@dankrad、@potuz、@MarcoPolo、@vbuterin的討論和反饋。
我們原則上可以避免在每個節點重複計算。kzg_commitments在HeaderSidecar中可以包含*所有*承諾，包括擴充套件的承諾。這些需要與原始承諾進行一致性驗證，但可以透過選擇隨機標量向量r並檢查r^TC' = (r^T M_{RS}) \cdot C來更快地完成，這隻需要在G1中進行兩個128點的多標量乘法（MSM），大約需要2毫秒。權衡的代價當然是頻寬，因為這意味著HeaderSidecar中會增加約6千位元組。RLNC + KZG
我們可以利用 KZG承諾和證明的線性特性，在保持重組塊與原始KZG行承諾可驗證性的同時，實現列傳播的隨機線性網路編碼（RLNC）：
