Giới thiệu

Dữ liệu huấn luyện AI ở quy mô toàn cầu sử dụng thị trường dự đoán.

Sứ mệnh của Reppo là xây dựng một phiên bản phi tập trung của Scale AI trên chuỗi, nơi mọi người tham gia tạo và kiếm tiền từ dữ liệu huấn luyện AI đều được chia phần lợi ích, không có bên trung gian.

Dữ liệu được tạo trên Reppo.ai, sản phẩm chủ lực của chúng tôi được xây dựng trên giao thức Reppo và triển khai trên Base cho phép bất kỳ ai trên thế giới bắt đầu thu thập và đóng góp vào các bộ dữ liệu huấn luyện AI theo miền cụ thể. Dữ liệu được kiếm tiền theo cách không cần cấp phép trên Reppo.exchange, một nền tảng riêng biệt được xây dựng trên Giao thức Reppo dự kiến phát hành vào Q1 2026. Giao thức Reppo là một giao thức khuyến khích tổng quát* cho phép cơ chế thị trường huy động quy mô đám đông để làm hầu như mọi thứ. Chúng tôi sử dụng độc đáo nó để tạo dữ liệu huấn luyện AI theo yêu cầu bằng cách giới thiệu khái niệm Phản hồi Con Người được Bảo đảm bằng Cổ phần - Gắn nhãn và chú thích dữ liệu được hỗ trợ bằng cổ phần kinh tế.

*Bất kỳ ai cũng có thể sử dụng Giao thức Reppo để xây dựng sản phẩm và dịch vụ trên đó. Chúng tôi đang chứng minh sản phẩm đầu tiên trị giá $1B trên nền tảng này, lấy cảm hứng từ Hyperliquid. Việc sử dụng mới mẻ của Giao thức Reppo mà chúng tôi thảo luận chi tiết bên dưới cho phép một mạng lưới phi tập trung của các động cơ dữ liệu huấn luyện AI gọi là mạng con, trong đó mỗi mạng con tự thân là một thị trường dự đoán. Các mạng con hợp tác với nhau và đóng vai trò như một nhà máy dữ liệu theo yêu cầu cho các mô hình AI, tác nhân, robot và các hệ thống AI quy mô lớn khác.

Reppo có thể được coi là "Bittensor cho Dữ liệu huấn luyện AI" để hiểu tầm nhìn của các đóng góp viên cốt lõi, mặc dù cơ chế khuyến khích cơ sở, quy tắc đồng thuận và kiến trúc hoàn toàn khác nhau. Khoảng trống hiện tại trong Dữ liệu huấn luyện AI

Cách tiếp cận truyền thống để tạo dữ liệu sau huấn luyện, cụ thể là Gắn nhãn & Chú thích Dữ liệu, hoạt động theo mô hình trả theo nhiệm vụ ưu tiên tốc độ hơn chất lượng, dẫn đến:

• Làm vội để tối đa hóa khối lượng

• Không có trách nhiệm về độ chính xác

• Nhãn nhị phân nông

• Chi phí kiểm soát chất lượng cao

Cách tiếp cận của Reppo

Reppo phá vỡ mô hình này biến toàn bộ quy trình thành một thị trường dự đoán giữa thợ mỏ và người xác thực, tạo ra dữ liệu huấn luyện AI được xác minh chất lượng cao ở quy mô toàn cầu.

"Thợ mỏ" trên mạng Reppo chủ yếu là những người đóng góp dữ liệu nguồn (dữ liệu thô). Đó là bất kỳ ai có dữ liệu chưa được gắn nhãn hoặc chưa chú thích như dữ liệu địa không gian, robot, nội dung người lớn, mã hóa, v.v.

Những thợ mỏ này tham gia vào một mạng lưới các mạng con công khai và riêng tư theo lựa chọn của họ và cung cấp dữ liệu đầu vào do con người tạo có tính sở hữu. Chúng tôi có kế hoạch tích hợp với Worldcoin để phân biệt con người với tác nhân AI nhưng chúng tôi tin rằng các tác nhân AI cũng có thể khai thác $REPPO. Ở đầu kia, các người xác thực tức là cử tri, được thúc đẩy bởi lợi nhuận chứ không phải lương, khóa REPPO để có quyền bỏ phiếu (VeREPPO) và bỏ phiếu cho dữ liệu do thợ mỏ công bố trong khi gắn nhãn + chú thích nó. Lưu ý rằng cử tri không có lợi ích hay động cơ trở thành người gắn nhãn và chú thích dữ liệu. Họ chỉ làm công việc đó vì họ được thúc đẩy bởi các khuyến khích kinh tế. Các cử tri trên Mạng Reppo có thể so sánh với "người xác thực" những người chuyển hướng phát thải mạng mỗi epoch cho thợ mỏ dựa trên chất lượng công việc của họ. Reppo hiện chưa phải là một mạng L1 hoặc L2*.

Khi chúng tôi bắt đầu đạt trung bình hơn 50k+ giao dịch hàng ngày trên chuỗi, chúng tôi sẽ xem xét ra mắt một chuỗi riêng có hỗ trợ quyền riêng tư vì chúng tôi cần điều này để loại bỏ cơ chế cam kết-tiết lộ và cải thiện trải nghiệm người dùng cùng độ trễ. Chúng tôi tin đây là cách làm đúng.

Sản phẩm -> Người dùng -> Quy mô -> Chuỗi riêng.