Reppo.ai - Sous-réseaux

Les sous-réseaux publics sont actuellement incités par la Reppo Foundation, où l'interaction entre éditeurs et votants est facilitée pour rassembler des retours humains et des données de préférence sélectionnées. L'objectif ici est de publier des ensembles de données ouverts en tant que biens publics pour montrer comment les ensembles de données d'entraînement IA créés via des mécanismes de marché prédictif on-chain sont supérieurs à ceux créés par des fournisseurs de données et des ateliers de misère. Reppo.ai collecte également des évaluations et des métriques de benchmark sur le modèle sous-jacent et l'utilisation de la plateforme et crée un classement public, similaire à LM Arena.

Sur le plan de la vérification, Reppo exploite des technologies de vérification telles que Project Vail et Lunal pour fournir une provenance aux votants sur le contenu IA publié. De plus, nous prévoyons de construire un AVS pour améliorer davantage la qualité des données sources pour les annotateurs et étiqueteurs de données dans Reppo V2.

Les entreprises, startups et même les particuliers peuvent lancer sans autorisation de nouveaux sous-réseaux et commencer à collecter des retours humains sélectionnés sur du contenu participatif ou propriétaire, générant des données d'entraînement RLHF et DPO de haute qualité à la demande pour des modèles et applications IA tels que les voitures autonomes, la cartographie, la réalité augmentée/virtuelle et la robotique.

Notre mission est de construire un réseau ouvert et sans autorisation où chacun peut contribuer aux ensembles de données d'entraînement, fournir des retours de haute valeur grâce à son expertise métier et contribuer à rendre les modèles et systèmes IA de prochaine génération alignés sur l'humain.