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REPPO

#3792

Reppo는 예측 시장을 사용하여 데이터 라벨링 및 주석의 소싱, 검증, 수익화를 조율하도록 설계된 분산형 AI 학습 데이터 네트워크입니다. 이 네트워크는 중앙 중개자에 의존하지 않고 기업, 모델 개발자, 연구원 및 데이터 기여자가 AI 학습 데이터의 라이프사이클에 참여할 수 있는 Reppo 프로토콜에 의해 구동됩니다.

Reppo의 핵심 목표는 모델 및 에이전트 학습, 벤치마킹, 지속적인 개선을 지원하는 고품질 데이터를 생산, 검증, 보상하기 위한 투명하고 프로그래머블한 시스템을 만드는 것입니다.

이 네트워크는 기여자들을 공유된 전문 지식과 데이터 표준으로 조직하는 도메인별 클러스터를 통해 확장 가능한 참여를 지원하도록 구조화되어 있습니다. 이러한 클러스터는 더 넓은 네트워크와의 상호 운용성을 유지하면서 전문화를 가능하게 합니다. 채택이 증가함에 따라 Reppo는 AI 학습 데이터를 위한 분산형 시장으로 기능하여 가격, 가용성 및 품질 지표가 개방된 참여와 검증 가능한 성능에 의해 결정되도록 합니다.

Reppo는 특정 데이터 도메인이나 사용 사례가 맞춤형 규칙 세트로 운영될 수 있도록 하는 모듈식 실행 환경인 서브넷을 도입합니다. 각 서브넷은 자체 검증 논리, 작업 형식, 기여자 요구 사항 및 인센티브 구조를 정의할 수 있으며, 더 넓은 Reppo 네트워크와의 상호 운용성을 유지합니다. 서브넷은 법적 데이터 주석, 의료 라벨링, 다중 모드 콘텐츠 생성 또는 기업별 학습 워크플로우와 같은 분야의 전문화를 지원합니다. 이 구조는 개발자와 조직이 생태계 전반에 걸쳐 유동성이나 참여를 분열시키지 않고 도메인별 표준에 맞는 데이터 파이프라인을 구성할 수 있게 합니다.