# 数据网络

Datanet 是由所有者定义的市场，用于采购、策划和变现 AI 训练数据。

任何人都可以创建一个。可以把 datanet 想象成一个拥有自己规则、访问控制和激励机制的数据业务。

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#### Datanet 控制什么

datanet 所有者定义该市场的运行规则：

* **访问规则：** 谁可以发布、投票和消费数据
* **发布费用：** 提交内容需要多少成本
* **激励：** 发布者和投票者如何获得奖励
* **质量标准：** 什么算有效、有用或在范围内的内容
* **变现：** 价值如何回流给所有者和网络

Datanet 的创建是无需许可的。每个 datanet 内部的参与由所有者控制。

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#### 参与方式如何运作

Datanet 建立在网络级质押和投票机制之上。

* **发布者在本地提交。** 贡献者选择要发布到哪个 datanet，并支付该 datanet 设定的费用。
* **投票权是全网范围的。** 用户锁定 REPPO 以获得 [veREPPO](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/stake-assured-human-feedback)，然后将该投票权分配到各个市场。
* **投票按 epoch 进行。** 在一个 epoch 内，投票权会线性衰减，这使得较早的投票比后续投票更有权重。
* **信号变成数据。** 发布、排序和策划都会生成结构化的偏好数据和市场信号。

这意味着发布是各个 datanet 内部本地进行的，而质押和投票权则在网络层面协调。

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#### Datanet 的重要性

每个 datanet 都是针对特定领域、任务或社区的专门环境。

这使 Reppo 在设计上具有模块化特性：

* 企业可以围绕专有数据运行受限市场。
* 开放社区可以围绕共享任务和公共需求进行协调。
* 领域专家可以在其判断最有价值的地方参与。

Reppo 不会强迫每个贡献者都进入同一个全球工作流，而是让许多数据市场并行存在。

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#### 关于版本的说明

在 Reppo V1 中，文档提到了公开和私有 datanet。

在 Reppo V2 中，这种划分被替换为无需许可的 datanet 创建，以及由所有者控制的访问和经济机制。当前模型更简单：任何人都可以启动一个 datanet，而每个 datanet 自行决定参与方式。

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#### 更大的图景

Datanet 让 AI 训练数据更具可组合性。

它们让数据所有者、贡献者、策展人和买家能够在透明、可配置并与真实经济激励挂钩的市场中协作。

| 能力        | Reppo Datanets          |
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| **启动成本**  | 低——无需编码知识，也不需要计算资源访问权限  |
| **谁可以创建** | 任何人：个人、团队、企业            |
| **治理**    | 由每个 datanet 的所有者和市场规则定义 |
| **支持的语言** | 70+                     |
| **输出**    | 干净、结构化的偏好和专业知识数据        |
