Eksperimen Loud: Menjelajahi model Web3 inovatif yang menghubungkan perhatian murni dengan nilai.

robot
Pembuatan abstrak sedang berlangsung

Loud: Sebuah eksperimen hubungan antara perhatian dan nilai

Loud adalah eksperimen inovatif yang mengeksplorasi hubungan antara perhatian dan nilai. Token $LOUD itu sendiri tidak memiliki nilai intrinsik, tetapi setiap transaksi yang menghasilkan biaya akan digunakan sebagai anggaran pemasaran, yang akan diberikan setiap minggu kepada 25 pengguna teratas yang paling meningkatkan pengaruh Loud. Distribusi hadiah didasarkan pada data pengaruh dari suatu platform kecerdasan buatan, yang dianggap sebagai salah satu mekanisme insentif paling efisien saat ini.

Eksperimen ini bukanlah penelitian akademis tentang mekanisme perhatian dalam jaringan saraf, melainkan eksplorasi praktis dari pasar perhatian murni. Eksperimen ini akan terus berlangsung dan tidak akan terpengaruh oleh intervensi manusia.

Sekilas Loud: Sebuah eksperimen pasar perhatian terdesentralisasi, menggunakan biaya transaksi untuk memberikan hadiah kepada penyuar

Latar Belakang Eksperimen

Bidang Web3 sering mendiskusikan ekonomi perhatian, sementara sebuah platform kecerdasan buatan telah membangun sistem yang memungkinkan semua orang untuk berpartisipasi dalam perdagangan perhatian, mempercepat perkembangan seluruh industri. Dalam proses ini, ia menciptakan mekanisme penghargaan berbasis "pengaruh", yang dianggap sebagai salah satu mekanisme insentif bukti kerja terbaik. Primitif Web3 ini memungkinkan proyek untuk mendapatkan hasil maksimal dengan investasi minimal: menciptakan kolam penghargaan yang memungkinkan orang yang bersedia bekerja untuk bersaing.

Di sisi lain, praktik sukses dari suatu platform peluncuran Web3 telah menginspirasi model pengikatan kepentingan jangka panjang antara pencipta dan spekulator. Melalui volume transaksi dan biaya, memberikan motivasi berkelanjutan bagi pencipta untuk terus berkarya. Faktanya, perhatian terhadap proyek sangat bergantung pada hasil dan pemeliharaan pencipta, sehingga pencipta adalah penggerak kunci dalam mempertahankan perhatian.

Jika kita bisa menggabungkan keunggulan dari kedua model ini, dan menciptakan mekanisme insentif baru yang memungkinkan semua peserta mencapai kesepakatan di bawah tujuan "memaksimalkan pengaruh", hasil apa yang akan dihasilkan?

Esensi Loud

Loud adalah sebuah eksperimen yang menyaring bentuk paling murni dari kriptografi, menghilangkan bentuk produk perantara. Ini menafsirkan kembali konsep "teori permainan 3,3".

"3,3 Teori Permainan" berasal dari pemikiran kolaboratif dalam teori permainan, yang mengekspresikan ide bahwa peserta dapat bekerja sama untuk mencapai kemenangan bersama. Ini adalah versi optimal dari dilema tahanan, yang menggabungkan model ekonomi token Web3, untuk menyampaikan ide "menang bersama" kepada komunitas.

Dalam matriks permainan, "3" mewakili tindakan yang memberikan dampak positif bagi protokol dan peserta, sedangkan "-3" mewakili tindakan yang merugikan. Oleh karena itu:

  • (3,3): Kedua belah pihak mendukung perjanjian, pertumbuhan perjanjian, bersama-sama memperoleh keuntungan maksimal
  • (-3,-3): Kedua pihak memilih untuk keluar, mengakibatkan keruntuhan perjanjian dan kerugian bersama.
  • (3,-1): Satu pihak mendukung sementara pihak lain keluar, menciptakan situasi keuntungan sepihak.

Mekanisme Eksperimen

Loud menggabungkan model "bukti kerja perhatian" terbaik dengan mekanisme bagi hasil biaya transaksi jangka panjang bagi pencipta. Desain ini bertujuan untuk mengeksplorasi hasil apa yang dapat dihasilkan dengan memberikan penghargaan berkelanjutan kepada orang-orang yang menyebarkan topik tertentu.

Desain ini menciptakan "3,3" permainan yang paling murni: hubungan langsung antara spekulan dan pemimpin opini, tanpa perlu produk perantara. Ini membentuk mesin perhatian berkelanjutan yang disubsidi oleh spekulan dan didorong oleh pemimpin opini.

Biaya yang dibayar oleh trader langsung masuk ke dalam kolam hadiah, yang kemudian dibagikan kepada "pembuat topik" yang berada di peringkat teratas dalam papan peringkat perhatian, memotivasi mereka untuk terus menciptakan volume penyebaran dan volume perdagangan yang lebih besar. Ini membentuk mekanisme siklus yang memperkuat dirinya sendiri:

  • Tujuan pembuat topik: Mendorong volume perdagangan yang lebih tinggi
  • Tujuan trader: membeli perhatian melalui subsidi biaya

Eksperimen ini pada dasarnya mengeksplorasi "apakah perhatian cukup untuk memberikan nilai". Jika sesuatu mendapatkan perhatian yang cukup, apakah harganya akan meningkat? Sebaliknya, apakah hal itu juga berlaku?

Rincian Operasional

  • Token $LOUD akan diperdagangkan melalui kolam likuiditas di platform pertukaran terdesentralisasi di suatu blockchain, dan setiap pertukaran akan dikenakan biaya.
  • Pengguna dapat memperoleh "pengaruh" dengan memposting konten tentang Loud.
  • Mekanisme peringkat pengaruh yang disediakan oleh suatu platform kecerdasan buatan akan mengkuantifikasi kontribusi secara objektif
  • Pengguna dapat melihat papan peringkat di situs resmi dan mendaftar dompet untuk menerima hadiah
  • Sekali seminggu, biaya transaksi akan dibagikan kepada 25 pengguna teratas di papan peringkat berdasarkan proporsi kontribusi pengaruh.
  • 20% dari biaya transaksi akan diberikan sebagai hadiah kepada penyetor token tertentu, untuk mendorong roda ekosistem dan mewujudkan ikatan kepentingan.
  • Mekanisme ini akan berlangsung secara permanen, tanpa perlu intervensi manusia.

Loud mewakili model simbiosis paling murni dari para spekulan yang mensubsidi pemimpin opini.

Tentang Mekanisme Peringkat

Alasan menetapkan batas 25 teratas adalah karena setiap biaya yang dibayarkan oleh trader pada dasarnya adalah untuk "membeli perhatian". Kolam hadiah yang lebih kecil dapat mendorong peserta untuk bekerja lebih keras dalam memperjuangkan volume untuk pemegang token dan trader. Bahkan untuk masuk ke 25 teratas, diperlukan upaya yang terus-menerus ------ distribusi hadiah sepenuhnya didasarkan pada proporsi kontribusi pengaruh, peserta harus terus memaksimalkan efisiensi penyebaran dan pengaruh mereka.

Perlu dicatat bahwa Loud adalah proyek eksperimental, mekanismenya akan terus dioptimalkan dan disesuaikan berdasarkan umpan balik komunitas, tetapi selalu berpegang pada prinsip intervensi minimal. Ini bertujuan untuk melakukan eksperimen berskala besar pertama dari "sistem nilai-perhatian terdesentralisasi".

Prospek Proyek

Token $LOUD akan segera diluncurkan, waktu dan cara distribusi yang spesifik akan diumumkan di pengumuman berikutnya. Eksperimen yang didukung oleh perusahaan kecerdasan buatan tertentu ini akan segera dimulai.

Loud adalah proyek eksperimental yang sepenuhnya milik komunitas: tidak ada token yang disisihkan untuk tim, tidak ada kepentingan tersembunyi, peluncuran yang sepenuhnya adil, 100% transparan. Masa depan proyek ini sepenuhnya bergantung pada partisipasi dan dorongan komunitas.

Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Hadiah
  • 7
  • Bagikan
Komentar
0/400
AirdropHunter420vip
· 13jam yang lalu
Hanya gimmick untuk mengumpulkan uang, kan?
Lihat AsliBalas0
BearMarketMonkvip
· 13jam yang lalu
Uang saja sudah cukup? Hanya sekadar promosi!
Lihat AsliBalas0
just_here_for_vibesvip
· 13jam yang lalu
Coba saja~
Lihat AsliBalas0
FancyResearchLabvip
· 13jam yang lalu
Satu lagi jebakan pintar datang, tunggu eksperimen Ben Lu Ban.
Lihat AsliBalas0
TokenomicsTinfoilHatvip
· 13jam yang lalu
Hanya bermain-main.
Lihat AsliBalas0
LiquidityNinjavip
· 13jam yang lalu
Kok benda ini terasa sangat familiar ya
Lihat AsliBalas0
BlockDetectivevip
· 13jam yang lalu
Hanya bermain-main saja.
Lihat AsliBalas0
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)