스테이크 보장 휴먼 피드백

Reppo는 연구자들과 AI/ML 팀이 포착할 수 있도록 하는 Vetoken 메커니즘의 맞춤 구현으로 구동됩니다 선호의 강도 훈련 데이터에서—실제 경제적 이해관계로 뒷받침됩니다. 이는 전통적인 투표-에스크로 토크노믹스(veTokenomics) 모델의 최초 확장형으로, 주로 자본으로 뒷받침되는 인간 피드백의 효율적 배분을 통해 AI 훈련 데이터를 생성하도록 사용됩니다.

작동 방식

1. REPPO 잠금 → veREPPO

   • 투표자이자 데이터 주석자들은 $REPPO 토큰을 선택한 기간 동안 잠급니다.

   • 대가로 그들은 veREPPO, 즉 투표 권한.

   • veREPPO의 양은 잠긴 토큰의 수량 및 잠금 기간에 비례합니다. 더 긴 잠금은 불균형적으로 더 높은 투표 권한을 부여합니다(비선형 함수).

2. 투표 및 방출

   • veREPPO 보유자들은 각 에포크마다 어느 콜랩(크리에이터가 게시한 AI 콘텐츠)이 가장 많은 표를 받을지 예측하기 위해 투표합니다. 우리는 커밋-리빌 함수 를 사용하여 투표 과정의 프라이버시를 보장합니다.

   • 각 에포크가 끝나면 순 신규 $REPPO 토큰 방출이 분배되며, 투표를 받은 콘텐츠 제작자들과 그들에게 투표한 모든 사람들 사이에서 50-50으로 분할됩니다.

   • 이것은 AI 콘텐츠에 대한 동적 예측 시장을 형성하면서 AI 훈련 데이터를 크라우드소싱합니다.

3. 에포크 기반 유연성

   • 투표 할당은 유권자들이 각 에포크마다 조정할 수 있지만, 잠긴 REPPO는 선택한 기간 동안 유동성이 제한됩니다.

   • 이는 장기 자본 안정성 과 단기 거버넌스 유연성.

핵심 특성

• 인센티브의 정렬: 토큰 보유자들은 시스템에서 가장 높은 품질의 콘텐츠와 발행자를 드러내는 데 대해 보상을 받으며 그렇게 하는 것에 대해 보상을 받습니다

• 끈적거리는 경제성: VeREPPO는 투표자와 크리에이터 간의 지속적인 관계를 만들어 단기 이탈을 줄입니다.

• 안티-파밍 메커니즘: 커밋-리빌은 방출이 어떻게 그리고 언제 분배되는지에 지연을 추가하여 크리에이터와 투표자들에게 실질적인 경제적 가치를 제공합니다.