Aspects concernés : mécanisme de récompense de contenu et transparence du système Résumé : Mécanisme de récompense : Le programme Yeti Yell de Yala récompense les contenus de valeur (comme des tutoriels, la création de tableaux de bord ou des opinions honnêtes) avec des jetons $Yu, sans besoin de farming, dans le but d'encourager une expression authentique et de réduire le contenu « bouche-à-bouche » ; cependant, des problèmes incluent l'absence de publication des ratios de récompense des jetons (risque de rétroaction), l'équipe suivant discrètement le mindshare (centralisation en boîte noire, efficacité douteuse), et le manque de critères de jugement équitables (traitement peu clair des comptes d'influence). Transparence du système : Comparé au classement transparent de Kaito AI (facilement manipulable, menant à un contenu de mur d'écho), Yala utilise un design de classement flou pour prévenir la manipulation, mais doit encore résoudre le problème de la confiance, il est conseillé de fournir des retours de résultats par étapes, de publier les ratios de récompense et d'introduire des notaires tiers. Conclusion : Ce mécanisme tente d'améliorer la qualité du contenu, mais nécessite une optimisation du mécanisme pour passer l'épreuve de l'humanité.
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Concernant le projet : Yala
Aspects concernés : mécanisme de récompense de contenu et transparence du système
Résumé : Mécanisme de récompense : Le programme Yeti Yell de Yala récompense les contenus de valeur (comme des tutoriels, la création de tableaux de bord ou des opinions honnêtes) avec des jetons $Yu, sans besoin de farming, dans le but d'encourager une expression authentique et de réduire le contenu « bouche-à-bouche » ; cependant, des problèmes incluent l'absence de publication des ratios de récompense des jetons (risque de rétroaction), l'équipe suivant discrètement le mindshare (centralisation en boîte noire, efficacité douteuse), et le manque de critères de jugement équitables (traitement peu clair des comptes d'influence). Transparence du système : Comparé au classement transparent de Kaito AI (facilement manipulable, menant à un contenu de mur d'écho), Yala utilise un design de classement flou pour prévenir la manipulation, mais doit encore résoudre le problème de la confiance, il est conseillé de fournir des retours de résultats par étapes, de publier les ratios de récompense et d'introduire des notaires tiers. Conclusion : Ce mécanisme tente d'améliorer la qualité du contenu, mais nécessite une optimisation du mécanisme pour passer l'épreuve de l'humanité.