Aspectos envolvidos: mecanismo de recompensa de conteúdo e transparência do sistema Resumo: Mecanismo de recompensas: O programa Yeti Yell da Yala recompensa tokens $Yu por publicar conteúdo valioso (como tutoriais, criação de painéis ou opiniões sinceras), sem necessidade de mineração, visando incentivar a expressão genuína e reduzir conteúdo de baixa qualidade; porém, os problemas incluem a falta de divulgação da proporção de recompensas em tokens (risco de manipulação), a equipe rastreando silenciosamente a participação da mente (centralização em caixa-preta, eficiência questionável) e a ausência de critérios de julgamento justos (processamento de contas de acordo com a influência não é claro). Transparência do sistema: Em comparação com o ranking transparente da Kaito AI (fácil de manipular, levando a conteúdo de eco), a Yala adota um design de ranking embaçado para prevenir manipulações, mas ainda precisa resolver questões de confiança, recomendando feedback de resultados em fases, divulgação da proporção de recompensas e introdução de notários de terceiros. Conclusão: Este mecanismo tenta melhorar a qualidade do conteúdo, mas necessita de otimização para superar os desafios humanos.
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Relativo ao projeto: Yala
Aspectos envolvidos: mecanismo de recompensa de conteúdo e transparência do sistema
Resumo: Mecanismo de recompensas: O programa Yeti Yell da Yala recompensa tokens $Yu por publicar conteúdo valioso (como tutoriais, criação de painéis ou opiniões sinceras), sem necessidade de mineração, visando incentivar a expressão genuína e reduzir conteúdo de baixa qualidade; porém, os problemas incluem a falta de divulgação da proporção de recompensas em tokens (risco de manipulação), a equipe rastreando silenciosamente a participação da mente (centralização em caixa-preta, eficiência questionável) e a ausência de critérios de julgamento justos (processamento de contas de acordo com a influência não é claro). Transparência do sistema: Em comparação com o ranking transparente da Kaito AI (fácil de manipular, levando a conteúdo de eco), a Yala adota um design de ranking embaçado para prevenir manipulações, mas ainda precisa resolver questões de confiança, recomendando feedback de resultados em fases, divulgação da proporção de recompensas e introdução de notários de terceiros. Conclusão: Este mecanismo tenta melhorar a qualidade do conteúdo, mas necessita de otimização para superar os desafios humanos.