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REPPO

#3762

Reppo è una rete decentralizzata di dati di addestramento AI progettata per coordinare l'approvvigionamento, la validazione e la monetizzazione dell'etichettatura e annotazione dei dati utilizzando mercati predittivi. La rete è alimentata dal Reppo Protocol, un quadro di incentivi aperto in cui aziende, sviluppatori di modelli, ricercatori e contributori di dati possono partecipare al ciclo di vita dei dati di addestramento AI senza dipendere da intermediari centralizzati.

L'obiettivo principale è creare un sistema trasparente e programmabile per produrre, verificare e compensare dati di alta qualità che supportano l'addestramento, il benchmarking e il miglioramento continuo di modelli e agenti.

La rete è strutturata per supportare una partecipazione scalabile attraverso cluster specifici per domini che organizzano i contributori attorno a competenze condivise e standard di dati. Questi cluster consentono la specializzazione mantenendo l'interoperabilità nell'intera rete. Con la crescita dell'adozione, Reppo punta a funzionare come un mercato distribuito per dati di addestramento AI, in cui prezzo, disponibilità e metriche di qualità sono determinati dalla partecipazione aperta e dalle prestazioni verificabili.

Reppo introduce subnet come ambienti di esecuzione modulari che permettono a specifici domini di dati o casi d'uso di operare con regole personalizzate. Ogni subnet può definire la propria logica di validazione, formati di compiti, requisiti per i contributori e strutture di incentivi, rimanendo interoperabile con la rete più ampia di Reppo. Le subnet supportano la specializzazione in settori come l'annotazione dei dati legali, l'etichettatura medica, la generazione di contenuti multimodali o i flussi di lavoro di addestramento specifici per le imprese. Questa struttura consente a sviluppatori e organizzazioni di configurare pipeline di dati che si allineano con standard specifici del dominio senza frammentare liquidità o partecipazione nell'ecosistema.