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Reppo-Statistiken

Marktkapitalisierung
3,36M €

0%

Volumen (24 Std.)
1,73M €

6.07%

Vol/Mkt Cap (24h)
51,51%
FDV
11,27M €
Gesamtangebot
1B REPPO
Maximalangebot
1B REPPO
Selbst gemeldetes Umlaufangebot
298M REPPO
29.799999999999997%
Inhaber
18,00K
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REPPO
EUR
Preis-Performance
24Std 
Tiefst
€0.01012
Höchst
€0.01154
Allzeithoch
Jan 14, 2026 (1m ago)
€0.0433
-73.96%
Allzeittief
Nov 21, 2025 (3m ago)
€0.001507
+648.06%
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Stichworte
Base EcosystemAlle anzeigen

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Über Reppo

Reppo ist ein dezentrales Netzwerk für KI-Trainingsdaten, das entwickelt wurde, um die Beschaffung, Validierung und Monetarisierung von Datenbeschriftung und -annotation mithilfe von Prognosemärkten zu koordinieren. Das Netzwerk wird vom Reppo-Protokoll angetrieben, einem offenen Anreizrahmen, in dem Unternehmen, Modellentwickler, Forscher und Datenbeiträger am Lebenszyklus von KI-Trainingsdaten teilnehmen können, ohne auf zentrale Vermittler angewiesen zu sein.

Das Hauptziel ist es, ein transparentes und programmierbares System zu schaffen, das hochwertige Daten produziert, überprüft und vergütet, um Modell- und Agententraining, Benchmarking und kontinuierliche Verbesserung zu unterstützen.

Das Netzwerk ist so strukturiert, dass es skalierbare Teilnahme durch domänenspezifische Cluster ermöglicht, die Beiträger um gemeinsames Fachwissen und Datenstandards organisieren. Diese Cluster fördern Spezialisierung und gleichzeitig Interoperabilität im gesamten Netzwerk. Mit wachsender Akzeptanz soll Reppo als verteilter Marktplatz für KI-Trainingsdaten fungieren, bei dem Preise, Verfügbarkeit und Qualitätsmetriken durch offene Teilnahme und nachprüfbare Leistung bestimmt werden.

Reppo führt Subnetze als modulare Ausführungsumgebungen ein, die es ermöglichen, dass spezifische Datenbereiche oder Anwendungsfälle mit angepassten Regelwerken arbeiten. Jedes Subnetz kann seine eigene Validierungslogik, Aufgabenformate, Beiträgeranforderungen und Anreizstrukturen definieren und bleibt dabei mit dem breiteren Reppo-Netzwerk interoperabel. Subnetze unterstützen Spezialisierungen in Bereichen wie juristische Datenannotation, medizinische Beschriftung, multimodale Inhaltserstellung oder unternehmensspezifische Trainingsworkflows. Diese Struktur ermöglicht es Entwicklern und Organisationen, Datenpipelines zu konfigurieren, die mit domänenspezifischen Standards übereinstimmen, ohne die Liquidität oder Teilnahme im gesamten Ökosystem zu fragmentieren.

 
 
 
 
 
 

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