大きな音：必要なのは注意だけ

これは神経ネットワークにおける注意に関する革命的な論文ではありません。むしろ、これは最も純粋な注意市場に関する実験です。干渉なしに永続的に実行される実験です。

多くの思考が込められているので、ぜひ下を読んでください。ただし、もし注意力が散漫になっているなら、最後に短いTL;DRも残しておきました。

インスピレーション

私たちはWeb3における注意経済についてしばしば話してきました、そしてどう@KaitoAI"> @ KaitoAIは、実質的に注意の取引へのアクセスを民主化するプラットフォームを構築し、その結果として全体の領域を加速させました。その過程で、これまでに存在した中で最高の労働証明インセンティブメカニズムの1つを作り出しました：マインドシェアベースの報酬です。このWeb3の原始的な仕組みは、プロジェクトが投入したドルごとに最良の成果を得ることを可能にし、作業を行う意欲のある人々のための賞金プールを作り出します。これはパズルの最初のピースです。

2つ目の作品は、最近の成功に触発されています。@believeapp"> @ believeapp とその長期的な投資家-クリエイターのアライメントモデルは、ボリュームと手数料を通じて機能し、クリエイターの作業を補助しています。考慮すべき点：これが非常に重要なのは、クリエイターが自らのプロジェクトの注意を生成し維持するための重要な推進力であるからです。

では、両方のシステムの最良の部分を抽出し、トークン保有者のためにマインドシェアと成果を最大化するようにインセンティブを調整する何かを永遠に作成しようとした場合、何が起こるでしょうか？

Loudは、これらの暗号プリミティブを最も純粋な形で取り入れ、それを蒸留し、中間業者である製品を完全に排除する実験です。

3,3ゲーム理論を再び持ち帰る時です

実験

最高のプルーフ・オブ・ワークのアテンション報酬モデルと、クリエイターに永続的に手数料を生成するモデルを組み合わせたらどうなるでしょうか？何かについて話すことに対して永遠に報酬を与えると、何が起こるのでしょうか？

私たちは3,3の最も純粋な形を得ます。投機家とKOLの間の絆—その間に製品を完全に取り除きます。投機家によって補助された注意生成の永続的なエンジン。

トレーダーが支払う手数料は、直接的に注意を補助し、請求されるお金のプールを作ります。ヤッパーズはその見返りとして、マインドシェアランキングのトップスポットを争い、ボリュームと注意のアウトプットを最大化します。あなたはフライホイールの仕組みを理解していると思います。

yappersの目標はボリュームを促進することです。トレーダーの目標は注目を補助することです。

これは、注目が本当に何かを価値あるものにするために必要なすべてであるかどうかの実験です。何かに注目が集まると、価格はそれに続くのか、その逆もまた然りなのか？

実践における仕組み

• ザ $LOUDトークンはSolanaで取引可能になります@MeteoraAG"> @ MeteoraAG プールは各スワップに手数料がかかり、ネイティブトークン（SOL）で集められます
• ユーザーは、ラウドについて投稿して心のシェアを得ることができます。
• @KaitoAI">@ KaitoAIフィードは、トップマインドシェア貢献者の偏りのない見解を提供します。 $LOUD
• ユーザーはリーダーボードで自分の順位を確認できます。stayloud.io, さらに、支払いのために彼らのウォレットを登録することも
• 毎週、手数料（SOLで）がその週の上位25人のマインドシェア貢献者に、マインドシェアの割合に応じて分配されます。
• 手数料の20%が $KAITOステイカーがフライホイールを強化し、インセンティブを調整するために
• フライホイールは永遠に回り続けます。

ラウドは、KOLからのマインドシェアを相互依存的な関係で補助する投機家たちです。

そのトークンは完全に無価値ですが、注目の代理となります。

なぜトップ25のカットオフがあるのか？それは、トレーダーが各スワップで支払っているのは注意であるからです。小さなプールを作ることで、話し手たちはトークン保有者や手数料のためにより一生懸命働くインセンティブを得ます。たとえ彼らがトップ25に到達しても、安全ではなく、手数料は彼らのマインドシェアへの貢献に比例して分配されるため、彼らは自分の注意と成果のシェアを最大限に活用しなければなりません。

*注意: Loudは実験であり、そのため、メカニズムは時間の経過とともにフィードバックに基づいて変化し適応していきますが、介入を最小限に抑えるよう努めています。私たちは、外部の影響を受けることなく、注目価値システムに関する初の大規模な分散型実験を実施しています。

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