Aspectos involucrados: mecanismo de recompensas por contenido y transparencia del sistema. Resumen: Mecanismo de recompensas: El programa Yeti Yell de Yala recompensa con tokens $Yu por publicar contenido valioso (como tutoriales, creación de tableros o opiniones honestas), sin necesidad de cosecha, con el objetivo de fomentar la expresión auténtica y reducir el contenido "de boca"; pero los problemas incluyen la falta de divulgación de la proporción de recompensas en tokens (existe riesgo de manipulación), el equipo rastrea discretamente el mindshare (centralización de caja negra, eficiencia dudosa) y la falta de criterios de juicio justos (no está claro cómo se manejan los diferentes niveles de influencia). Transparencia del sistema: En comparación con la tabla de clasificación transparente de Kaito AI (que puede ser manipulada, lo que lleva a contenido de eco), Yala utiliza un diseño de tabla de clasificación difusa para prevenir manipulaciones, pero aún necesita abordar el problema de la confianza, se sugiere retroalimentación de resultados por fases, divulgación de la proporción de recompensas e introducción de notarios de terceros. Conclusión: Este mecanismo intenta mejorar la calidad del contenido, pero necesita optimización para pasar la prueba de la humanidad.
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Involucra el proyecto: Yala
Aspectos involucrados: mecanismo de recompensas por contenido y transparencia del sistema.
Resumen: Mecanismo de recompensas: El programa Yeti Yell de Yala recompensa con tokens $Yu por publicar contenido valioso (como tutoriales, creación de tableros o opiniones honestas), sin necesidad de cosecha, con el objetivo de fomentar la expresión auténtica y reducir el contenido "de boca"; pero los problemas incluyen la falta de divulgación de la proporción de recompensas en tokens (existe riesgo de manipulación), el equipo rastrea discretamente el mindshare (centralización de caja negra, eficiencia dudosa) y la falta de criterios de juicio justos (no está claro cómo se manejan los diferentes niveles de influencia). Transparencia del sistema: En comparación con la tabla de clasificación transparente de Kaito AI (que puede ser manipulada, lo que lleva a contenido de eco), Yala utiliza un diseño de tabla de clasificación difusa para prevenir manipulaciones, pero aún necesita abordar el problema de la confianza, se sugiere retroalimentación de resultados por fases, divulgación de la proporción de recompensas e introducción de notarios de terceros. Conclusión: Este mecanismo intenta mejorar la calidad del contenido, pero necesita optimización para pasar la prueba de la humanidad.