Giriş

Tahmin Piyasalarını kullanarak Gezegen Ölçeğinde Yapay Zeka Eğitim Verisi.

Reppo'nun misyonu, yapay zeka eğitim verilerinin oluşturulması ve paraya dönüştürülmesine katılan herkesin aracılar olmadan kazancı paylaştığı, zincir üzerinde merkeziyetsiz bir Scale AI versiyonu inşa etmektir.

Veri, Reppo protokolü üzerine inşa edilmiş ve Base üzerinde dağıtılmış amiral gemisi ürünümüz Reppo.ai üzerinde üretilir; bu, dünyanın her yerinden herkesin alan-spesifik yapay zeka eğitim veri setleri toplamaya ve katkıda bulunmaya başlamasına olanak tanır. Veri, izinsiz bir şekilde Reppo.exchangeüzerinde paraya dönüştürülür, Reppo Protokolü üzerine inşa edilmiş ayrı bir platform olup 2026 1. çeyrek için planlanmıştır. Reppo protokolü, temelde neredeyse her şeyi kitle kaynak kullanarak mümkün kılan genelleştirilmiş bir teşvik protokolüdür*. Biz bunu benzersiz şekilde, Teminatlı İnsan Geri Bildirimi - Ekonomik teminatla desteklenen veri etiketleme ve açıklama.

*Herkes Reppo Protokolünü üstüne ürün ve hizmetler inşa etmek için kullanabilir. İlk 1 milyar dolarlık ürünü Hyperliquid'ten ilham alarak kanıtlıyoruz. Aşağıda kapsamlı şekilde tartıştığımız bu Reppo Protokolünün yeni kullanımı, alt ağlaradlı merkeziyetsiz bir yapay zeka eğitim veri motoru ağı oluşturur, burada her alt ağ kendi içinde bir tahmin piyasasıdır. Alt ağlar birbirleriyle işbirliği yapar ve AI modelleri, ajanlar, robotik ve diğer büyük ölçekli yapay zeka sistemleri için isteğe bağlı veri fabrikası görevi görür.

Reppo, çekirdek katkıcıların vizyonunu anlamak için "Yapay Zeka Eğitim Verisi için Bittensor" olarak düşünülebilir; ancak altta yatan teşvik mekanizması, konsensüs kuralları ve mimari tamamen farklıdır. Yapay Zeka Eğitim Verisindeki Mevcut Açıklar

Post-train veri üretimine yönelik geleneksel yaklaşım, özellikle Veri Etiketleme ve Açıklama, hızı kaliteye tercih eden görev başına ödeme modeliyle çalışır; bu da şunlara yol açar:

• Hacmi maksimize etmek için acele işi

• Doğruluk için hesap verebilirlik yok

• Yüzeysel ikili etiketler

• Ağır kalite kontrol yükü

Reppo'nun yaklaşımı

Reppo bu modeli bozarak tüm süreci madenciler ve doğrulayıcılar arasındaki bir tahmin piyasasına çevirir ve gezegen ölçeğinde yüksek kaliteli doğrulanmış yapay zeka eğitim verileri üretir.

"Maden" Reppo ağında öncelikle hammadde veri (işlenmemiş veri) katkıcılarıdır. Bu, coğrafi veriler, robotik, yetişkin içerik, kodlama vb. gibi etiketlenmemiş veya açıklanmamış veriye sahip herhangi bir kişiyi içerir.

Bu madenciler, seçtikleri kamu ve özel alt ağların bir ağında yer alır ve tescilli insan üretimi girdiler sağlar. İnsanları AI ajanlarından ayırt etmek için Worldcoin ile entegrasyon planlarımız var fakat AI ajanlarının da $REPPO madenciliği yapabileceğine inanıyoruz. Diğer tarafta, maaş değil kâr motivasyonuyla hareket eden doğrulayıcılar yani seçmenler, oy gücü (VeREPPO) elde etmek için REPPO kilitler ve madencilerin yayımladığı veriler üzerinde etiketleme + açıklama yaparak oy kullanırlar. Seçmenin veri etiketleyicisi veya açıklayıcısı olma konusunda bir çıkarı veya motivasyonu olmadığını belirtmek gerekir. Sadece ekonomik teşviklerle motive oldukları için işi yapmış olurlar. Reppo Ağındaki seçmenler, her epochta ağ emisyonlarını işlerinin kalitesine göre madencilere yönlendiren "doğrulayıcılar" ile karşılaştırılabilir. Reppo henüz bir L1 veya L2 ağı değildir*.

Zincirde günlük ortalama 50k+ işlem yapmaya başladığımızda, commit-reveal mekanizmasından kurtulmak ve kullanıcı deneyimi ile gecikmeyi iyileştirmek için gizlilik destekli kendi zincirimizi başlatmayı düşüneceğiz. Bunun doğru yol olduğuna inanıyoruz.

Ürün -> Kullanıcılar -> Ölçek -> Kendi Zincir.