Loud: Эксперимент на рынке децентрализованного внимания

Loud является инновационным экспериментом, исследующим связь между вниманием и ценностью. Основой проекта является токен $LOUD, который сам по себе не имеет внутренней ценности, но каждая сделка генерирует комиссионные. Эти сборы еженедельно используются в качестве маркетингового бюджета и вознаграждаются 25 пользователям, которые наиболее эффективно повышают долю ума Loud. Распределение вознаграждений основано на данных о доле ума, что считается одним из самых эффективных механизмов стимулов.

Этот эксперимент не является академическим исследованием механизма внимания в нейронных сетях, а представляет собой практическое исследование чисто рыночного внимания. Он будет длиться долго и не подлежит человеческому вмешательству.

Фон проекта

В области Web3 часто обсуждают экономику внимания. Одна платформа ИИ разработала систему, которая позволяет всем участвовать в торговле вниманием, ускоряя развитие всей отрасли. В то же время она создала механизм вознаграждения на основе "доля ума", который считается одним из лучших механизмов стимулов на основе доказательства работы. Этот Web3 примитив позволяет проектам получать максимальную отдачу при минимальных затратах: создать пул вознаграждений, за который будут бороться те, кто готов вложить труд.

С другой стороны, одна платформа Web3 успешно реализовала модель долгосрочного связывания интересов спекулянтов и создателей через объемы торгов и комиссии, что, в свою очередь, способствует постоянному созданию контента создателями. На самом деле, внимание к проекту полностью зависит от производства и поддержки создателей, поэтому создатели являются ключевым двигателем для поддержания интереса.

Цель проекта Loud заключается в сочетании преимуществ этих двух моделей, создании нового механизма стимулов, который позволит всем участникам согласовать свои мотивации в достижении цели "максимизация умственного владения".

Суть Loud

Loud — это эксперимент, который очищает криптографические примитивы до их самой чистой формы, убирая промежуточные продукты. Этот эксперимент вновь вводит концепцию "3,3 теории игр".

(3,3)Теория игр основана на совместном мышлении в теории игр, которое выражает ситуацию "взаимовыгоды", когда участники сотрудничают друг с другом. Это оптимизированная версия дилеммы заключенного, которая в сочетании с токеномической моделью Web3 передает сообществу идею "мы выигрываем вместе".

В этой игре матрице:

• (3,3) означает, что обе стороны поддерживают соглашение и получают взаимные выгоды
• (-3,-3) означает, что обе стороны продали, что привело к краху соглашения
• (,-1) означает, что одна сторона поддерживает, а другая сторона распродает, формируя одностороннюю игру.

Дизайн эксперимента

Loud объединяет лучшую модель "доказательства работы с вниманием" с механизмом долгосрочного получения комиссионных от создателей. Этот дизайн направлен на исследование того, какие результаты могут принести постоянные вознаграждения для людей, распространяющих определенную тему.

Этот дизайн создает прямую связь между спекулянтами и лидерами мнений (KOL), устраняя необходимость в промежуточных продуктах. Он формирует устойчивый двигатель внимания, финансируемый спекулянтами и управляемый KOL.

Комиссии, оплачиваемые трейдерами, напрямую поступают в призовой фонд, который делят между собой "создатели тем", занимающие высокие позиции в рейтинге внимания, что мотивирует их продолжать создавать больший охват и объем торгов. Это формирует самоподдерживающийся цикл:

• Цель создателя темы состоит в том, чтобы стимулировать более высокий объем торговли
• Цель трейдера состоит в том, чтобы купить внимание за счет субсидий на комиссии

Этот эксперимент по сути исследует, "достаточно ли внимания для придания ценности". Он пытается ответить на вопрос: если на что-то обращают достаточно внимания, поднимется ли его цена? И наоборот, верно ли это?

Механизм работы

1. Токены $LOUD торгуются на блокчейне Solana через ликвидные пулы определенной ликвидной платформы, за каждую сделку взимается комиссия в SOL.

2. Пользователи могут получить "умственный рынок" путем публикации контента о Loud.

3. Механизм ранжирования mindshare, предоставляемый определенной AI-платформой, объективно quantifies вклад.

4. Пользователи могут просматривать рейтинг на указанном сайте и регистрировать кошелек, чтобы получить награды.

5. Один раз в неделю торговые сборы (в SOL) распределяются среди 25 лучших пользователей в зависимости от их вклада в mindshare.

6. 20% комиссии будет вознаграждено стейкерам определенного токена, чтобы продвигать экосистемный маховик и добиться привязки интересов.

7. Этот механизм будет продолжаться бесконечно, без вмешательства.

Loud по сути является симбиотической моделью субсидирования KOL для спекулянтов.

О механизме ранжирования Top 25

Причина ограничения до 25 лучших заключается в том, что каждая комиссия, уплаченная трейдерами, по своей сути предназначена для "покупки внимания". Меньший призовой фонд может стимулировать участников усерднее работать для увеличения объемов для держателей токенов и трейдеров. Даже попав в 25 лучших, нельзя расслабляться — распределение вознаграждений полностью основано на доле вклада в "mindshare", участники должны постоянно максимизировать свою эффективность распространения и влияние.

Стоит отметить, что Loud является экспериментальным проектом, механизм которого будет постоянно оптимизироваться и корректироваться на основе отзывов сообщества, но при этом всегда придерживаться принципа минимального вмешательства. Он предназначен для проведения первого крупномасштабного эксперимента по "Децентрализации системы внимания и ценности".

Будущее

Токен $LOUD скоро будет запущен, точное время выпуска и способ распределения будут объявлены в последующих анонсах. Этот эксперимент, поддерживаемый технологией одной из AI компаний, скоро начнется.

Loud является полностью экспериментальным проектом, принадлежащим сообществу: нет резервированных токенов для команды, нет скрытых интересов, полностью честный запуск, 100% прозрачность. Будущее развитие проекта будет полностью зависеть от участия и вклада сообщества.