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REPPO

#3761

Reppoは、予測市場を用いてデータのラベリングとアノテーションの調達、検証、収益化を調整するために設計された分散型AIトレーニングデータネットワークです。このネットワークは、企業、モデル開発者、研究者、データ提供者が中央の仲介者に依存することなくAIトレーニングデータのライフサイクルに参加できるようにする、オープンなインセンティブフレームワークであるReppoプロトコルによって運営されています。

その主な目的は、モデルとエージェントのトレーニング、ベンチマーク、および継続的な改善を支援する高品質データを生産、検証、補償するための透明でプログラム可能なシステムを作成することです。

ネットワークは、共有された専門知識とデータ基準に基づいて貢献者を組織するドメイン特化のクラスターを通じて拡張可能な参加をサポートするように構造化されています。これらのクラスターは、広範なネットワーク全体での相互運用性を維持しつつ、専門化を可能にします。採用が進むにつれ、ReppoはAIトレーニングデータの分散型マーケットプレイスとして機能し、価格、可用性、品質指標がオープンな参加と検証可能なパフォーマンスによって決定されることを目指しています。

Reppoは、特定のデータドメインまたは使用ケースがカスタマイズされたルールセットで動作することを可能にするモジュール型実行環境としてのサブネットを導入しています。各サブネットは、独自の検証ロジック、タスク形式、貢献者要件、インセンティブ構造を定義しつつ、より広範なReppoネットワークとの相互運用性を保持できます。サブネットは、法的データアノテーション、医療ラベリング、マルチモーダルコンテンツ生成、または企業特化のトレーニングワークフローなどの分野での専門化をサポートします。この構造により、開発者や組織は流動性やエコシステム全体での参加を分断することなく、ドメイン特化の基準に沿ったデータパイプラインを設定することができます。