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如何参与:
1️⃣ 调研NERO项目
对NERO的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与NERO生态周相关活动,并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
NERO热门活动(帖文需附以下活动链接):
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高质量帖子Tips:
教程越详细、图片越直观、互动量越高,获奖几率越大!
市场见解独到、真实参与经历、有带新互动者,评选将优先考虑。
帖子需原创,字数不少于250字,且需获得至少3条有效互动
📌 当AI发展速度远超监管与伦理建设,我们该如何确保“训练数据”的质量?
@JoinSapien 提出了一种可能更具约束力的解决方式:用质押+声誉系统重构数据贡献者生态。
这个模型不复杂,但很“Web3”:
1️⃣ 任务执行前需质押代币 → 贡献前先担责
2️⃣ 完成后由社区内同行评审 → 去中心化的质量验证
3️⃣ 结果影响贡献者声誉 → 声誉绑定任务权限与收益
这套机制背后有几个值得注意的系统性变量:
🔹数据质量通过惩罚机制自动调节,而非依赖一套集权审核系统
🔹激励结构与“参与者可信度”强绑定,有效防止撸羊毛/机器人灌水
🔹所有贡献过程链上可追溯,确保后续AI模型可验证其训练路径
📊 截至目前:
🔹180万+ 参与者
🔹1.85亿+ 标签任务
🔹覆盖医疗、教育、自动驾驶等多个垂直场景
在“AI算力”和“AI模型”都过度内卷的当下,训练数据的质控系统反而成了稀缺资源。
Sapien 没有试图取代OpenAI式大模型,而是选择另辟蹊径——用规则、责任与激励,提升“人类知识”在AI体系中的可信度。
或许,这种机制才是下一个阶段的关键拼图。不是“能干什么”,而是“做得准不准”“对不对”。
质量不是喊口号喊出来的,是用规则逼出来的。
@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # CookieSnaps #Sapien # SapienSnaps