# 스테이킹 보장 인간 피드백

Reppo는 연구원과 AI/ML 팀이 다음을 포착할 수 있게 해주는 맞춤형 veToken 메커니즘을 사용합니다. **선호의 강도** 학습 데이터에 실제 경제적 이해관계를 부여합니다. 이는 전통적인 **투표-에스케로 토크노믹스(veTokenomics)** 를 거버넌스 분야를 넘어 AI 학습 데이터에 직접 적용한 것입니다.

#### 작동 방식

1. **REPPO 잠금 → veREPPO 수령**
   * 투표자이자 데이터 주석가인 사람들은 다음을 잠급니다. **$REPPO 토큰** 선택한 기간 동안.
   * 그 대가로 그들은 veREPPO, 즉 **투표 권한**.
   * veREPPO의 양은 다음 둘 다에 비례합니다. **잠긴 토큰의 수량** 그리고 잠금 기간. 더 긴 잠금은 불균형적으로 더 높은 투표 권한을 부여합니다.
2. **각 에포크에서 투표**
   * veREPPO 보유자는 각 에포크마다 어떤 콜랩(또는 창작자가 게시한 AI 콘텐츠)이 가장 많은 지지를 받을지 예측하기 위해 투표합니다.
   * 투표 권한은 에포크 내에서 선형으로 소멸하므로, 더 이른 투표가 나중의 투표보다 더 큰 영향력을 가집니다.
   * 각 에포크가 끝날 때, 순 신규 $REPPO 발행분은 투표를 받은 창작자와 그들을 지지한 투표자들 사이에 50/50으로 분배됩니다.
   * 이는 AI 콘텐츠에 대한 예측 시장을 생성하는 동시에 AI 학습 데이터를 크라우드소싱합니다.
3. **잠금을 조정하지 말고 투표를 조정하세요**
   * 투표자들은 매 에포크마다 배분을 조정할 수 있지만, 잠긴 REPPO는 선택한 기간 동안 유동성을 잃은 상태로 남아 있습니다.
   * 이것은 다음의 균형을 맞춥니다. **장기적인 자본 안정성** 와 **단기적인 거버넌스 유연성**.

#### 핵심 특성

* **인센티브의 정렬**: 토큰 보유자는 최고 품질의 콘텐츠와 발행자를 드러내는 데 대해 보상을 받습니다.
* **끈끈한 경제성**: veREPPO는 투표자와 창작자 간의 지속적인 관계를 형성하여 단기 이직률을 줄입니다.
* **반-파밍 메커니즘**: 잠긴 스테이크와 에포크 기반 참여는 단기 보상 파밍을 지속하기 어렵게 만듭니다.
