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以下免责声明
如果Kaito有两个排行榜流：
微型到中型发言者
> 当前系统（喷洒与祈祷，有机会获得奖励，通过激励来增长你的账户）
“关键声音”级别
> 由发言数 + 申请限制
> 项目选择他们想要支持的关键声音数量，想象一下3-5个名额
> 每个发言者只能有一个名额（激励对项目的完全忠诚，提供丰厚奖励），在周期结束之前（也许在TGE之后的几周内）不能成为关键声音或申请成为其他项目的关键声音
> 选择一个项目来支持，不允许在排行榜上跳跃，不允许大账户多重耕作以获取丰厚奖励
> 完全对齐，完全信号
> 项目现在必须通过发言数限制的申请选择他们的战斗者（关键声音）
> 如果有30人申请，他们可以手动选择与他们最对齐的账户，并制定激励等
小账户仍然可以游荡并建立声誉，同时参与奖励
这创造了一个多方位的方法
> 关键声音 发言者
> 信号与数量
> 忠诚与排行榜耕作（囤积奖励）
让游戏开始，但如果你使用这个想法，请给我一份版税 @KaitoAI
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超级快速的阅读，但也相当发人深省
想象一下，每次 GPT 使用你输入的信息/研究时，你都会获得一小笔版权费
现在将这个推断到全球所有大型语言模型上
高质量的贡献将会得到激励，并且有出处证明
OpenAI 仍然会赚钱，但为了喂养他们的引擎你的数据，他们“永远欠”你
这种对齐将会开启许多伟大的可能性，我认为
减少错误信息/训练模型不当
以经济的方式奖励数据（激励或者甚至免费获得订阅，例如）贡献
@campnetworkxyz 确实在努力实现这一目标的非常酷的道路上
我没有深入思考其背后的经济学或对公司底线的成本/差异，但似乎这将会使可靠的数据贡献对齐，也许这种激励会吸引足够好的数据来成为其他模型/大型语言模型？
无论如何，我觉得这非常吸引人，尤其是在大规模实施时更是如此
7月24日 21:18
AI最强大的创意工具，如Stable Diffusion和Midjourney，是基于包含无数艺术作品、音乐、视频和摄影的抓取数据集构建的。
没有许可。
没有授权。
没有补偿。
只是大规模的提取。
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