我最怀念加密货币的地方是,它曾经多么容易骗取普通轻信的人相信极其荒唐的说法,例如“区块链上的法律法院”。
一个例子是 @Kleros_io(代号:PNK)
在2026年,普通人不可能再相信这个 https://t.co/RWJw44aNl8

我最怀念加密货币的地方是,它曾经多么容易骗取普通轻信的人相信极其荒唐的说法,例如“区块链上的法律法院”。
一个例子是 @Kleros_io(代号:PNK)
在2026年,普通人不可能再相信这个 https://t.co/RWJw44aNl8
🍿 你能规模化电影评论家吗?
这就是 Kleros Foresight 首次实验背后的问题。16 部电影,1 位评审:Kleros CTO @clesaege。Judge Dredd、Mamma Mia、12 Angry Men、Barbie……全部在同一个池子中。
对每部影片:"如果 Clément 观看此片,他会给出什么百分位的评分?" 将预测向上或向下滑动相对于大众。越接近实际,你就获利。偏离则亏损。
转折点:Clément 并不会观看全部 16 部。只有 5 部会被评估。市场估值最高的前三部(大众字面上决定哪部值得观看),再加 1 部随机和 1 部由 Clément 选择。其余 11 部以中性方式兑换。既无盈利,也无亏损。
这就是“提炼的人类判断”在实践中。一个人的口味是事实真相,但调用它(观看 + 评分)既慢又贵。因此市场对全部 16 部进行预测,只有 5 部得到验证,准确的预测可获利。结果是一个推荐信号,能够在评论家无需观看全部内容的情况下实现规模化。
电影是第 1 场。相同的架构可以在任何地方使用 ex
我等着我家被闯入的罪犯在我给他们发送了一份措辞严厉的链上传票后,出现在Kleros法庭。 https://t.co/HFfIqveA2E