Este não será um artigo revolucionário sobre atenção em redes neurais; em vez disso, este é um experimento nos mercados de atenção mais puros. Um experimento que ocorre perpetuamente sem intervenção.

Muita reflexão foi feita sobre isso, por isso espero que leia abaixo, mas se a sua capacidade de atenção estiver esgotada, deixei um breve resumo no final também.

A Inspiração

Temos falado frequentemente sobre economias de atenção na Web3 e como@KaitoAI"@ KaitoAI essencialmente construiu uma plataforma que democratiza o acesso a negócios de atenção, acelerando todo o espaço como resultado. Ao fazer isso, também criou um dos melhores mecanismos de incentivo à prova de trabalho que já existiram: recompensas baseadas em participação. Este primitivo do Web3 permite que os projetos obtenham o melhor resultado possível para cada dólar investido; cria um prêmio disponível para pessoas dispostas a trabalhar. Esta é a primeira peça do quebra-cabeça.

A segunda peça é inspirada pelo recente sucesso de@believeapp"@ believeapp e seu modelo de alinhamento de especulador-criador a longo prazo que funciona através de volume e taxas, subsidiando o trabalho do criador. Considere: O que torna isso tão importante é que o criador é o principal impulsionador de gerar e manter a atenção para o seu próprio projeto.

Agora, o que acontece se tentarmos extrair o melhor de ambos os sistemas e criar algo que alinhe os incentivos para maximizar a partilha de atenção e o resultado para os detentores de tokens, para sempre?

Loud é um experimento que pega estes primitivos cripto na sua forma mais pura, destila-os e remove completamente o intermediário: o produto.

É hora de trazer de volta alguma teoria dos jogos 3,3

O Experimento

E se combinássemos o melhor modelo de recompensa de atenção por prova de trabalho, com um que gera taxas em perpetuidade para o criador? O que acontece quando você recompensa as pessoas por falarem sobre algo, para sempre?

Obtivemos a forma mais pura de 3,3. Um vínculo entre especuladores e KOLs—removendo completamente o produto no meio. Um motor perpétuo de geração de atenção subsidiado por especuladores.

As taxas pagas pelos comerciantes vão e subsidiam diretamente a atenção, criando um fundo de dinheiro a ser reivindicado; os faladores, em troca, lutam pelos melhores lugares nos rankings de atenção, maximizando o volume e a produção de atenção. Acho que você entende o ciclo.

O objetivo dos yappers é incentivar o volume; O objetivo dos traders é subsidiar a atenção.

Este é um experimento sobre se a atenção é realmente tudo o que você precisa para fazer algo valioso. Se algo tem atenção, o preço a segue e vice-versa?

Como Funciona Na Prática

• O $LOUDo token será negociável na Solana através de@MeteoraAG"> @ MeteoraAG pools com uma taxa em cada troca, coletada em token nativo (SOL)
• O utilizador pode publicar sobre Loud para ganhar notoriedade.
• @KaitoAI">@ KaitoAI feeds fornecem uma visão imparcial dos principais contribuintes de mindshare para $LOUD
• Os utilizadores podem verificar as suas posições na tabela de classificações emstayloud.io, bem como registrar as suas carteiras para pagamentos
• Uma vez por semana, as taxas (em SOL) são distribuídas aos 25 principais contribuintes de mindshare da semana, proporcionalmente à sua participação no mindshare.
• 20% das taxas vão para $KAITOstakers para impulsionar o flywheel e alinhar incentivos
• O volante continua, para sempre.

Loud é especuladores subsidiando a mente compartilhada de KOLs em uma relação simbiótica em sua forma mais pura.

O token não vale nada, mas torna-se um proxy para a atenção.

Por que um corte no top 25? Porque, como dissemos, o que os traders estão pagando em cada troca é atenção. Ao criar um pool menor, os faladores são incentivados a trabalhar mais duro para os detentores de tokens e taxas. Mesmo quando chegam ao top 25 - não estão seguros, pois as taxas são distribuídas proporcionalmente às contribuições de atenção que têm que maximizar totalmente sua parte de atenção e resultados.

*Nota: Loud é um experimento e, como tal, os mecanismos mudarão e se adaptarão com o tempo com base no feedback, enquanto tentamos minimizar a intervenção. Estamos realizando o primeiro experimento descentralizado em grande escala sobre sistemas de valor de atenção sem influência externa.

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