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 roda em perpetuidade sem intervenções.

Muita reflexão foi feita sobre isso, então espero que você leia abaixo, mas se sua capacidade de atenção estiver esgotada, deixei um TL;DR curto no final também.

A Inspiração

Nós frequentemente falamos sobre economias de atenção no Web3 e como@KaitoAI"@ KaitoAI essencialmente construiu uma plataforma que democratiza o acesso a acordos de atenção, acelerando todo o espaço como resultado. Ao fazer isso, também criou um dos melhores mecanismos de incentivo de prova de trabalho que já existiram: recompensas baseadas em participação. Este primitivo Web3 permite que projetos obtenham o melhor possível de retorno para cada dólar investido; cria um prêmio disponível para aqueles dispostos a trabalhar. Esta é a primeira peça do quebra-cabeça.

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

E se tentássemos extrair o melhor de ambos os sistemas e criar algo que alinhe os incentivos para maximizar a participação e os resultados para os detentores de tokens, para sempre?

Loud é um experimento que pega esses primitivos de criptomoeda em sua forma mais pura, os destila 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 por atenção do proof of work, com um que gera taxas em perpetuidade para o criador? O que acontece quando você recompensa as pessoas por falarem sobre algo, para sempre?

Nós obtemos 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 traders vão e subsidiam diretamente a atenção, criando um fundo de dinheiro a ser reivindicado; os yappers, em troca, lutam pelos melhores lugares nos rankings de compartilhamento de atenção, maximizando o volume e a produção de atenção. Acho que você entende o ciclo virtuoso.

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

Este é um experimento para ver se atenção é realmente tudo que você precisa para tornar algo valioso. Se algo tem atenção, o preço o acompanha e vice-versa?

Como Funciona Na Prática

• O $LOUD o token será negociável na Solana através de@MeteoraAG"> @ MeteoraAG pools com uma taxa em cada troca, coletada em token nativo (SOL)
• O usuário pode postar sobre Loud para ganhar visibilidade.
• @KaitoAI">@ KaitoAI fornece uma visão imparcial dos principais colaboradores de mindshare para $LOUD
• Os usuários podem verificar suas posições no ranking emstayloud.io, assim como registrar suas carteiras para pagamentos
• Uma vez por semana, as taxas (em SOL) são distribuídas aos 25 principais colaboradores de mindshare da semana, proporcional à sua participação no mindshare.
• 20% das taxas vão para $KAITOstakers para impulsionar o flywheel e alinhar os incentivos
• O volante continua, para sempre.

Loud é especuladores subsidiando a mentalidade dos KOLs em uma relação simbiótica em sua forma mais pura.

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

Por que um corte nos 25 principais? Porque, como dissemos, o que os traders estão pagando em cada troca é atenção. Ao criar um pool menor, os yappers são incentivados a trabalhar mais duro para os detentores de tokens e as taxas. Mesmo quando chegam ao top 25 - não estão seguros, pois as taxas são distribuídas proporcionalmente às contribuições de atenção que eles têm para maximizar totalmente sua parte de atenção e resultado.

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

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