是真的饿了
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Keine traditionelle Unternehmenshierarchie, sondern das #Dedrop-Modell von Tagger, das eine Teilnehmerzahl im Millionenbereich unterstützen kann und dessen Grenzkosten für das Management nahezu null sind!
Im DeDrop-Modell werden Aufgabenverteilung, Qualitätsprüfung und Ertragsabrechnung vollständig durch On-Chain-Smart Contracts und transparente Regeln gesteuert, kombiniert mit einem Peer-Driven RLHF-Überprüfungsmechanismus, um dezentralen Betrieb zu ermöglichen.
Basierend auf dem #DeCorp-Modell werden 74% des $TAG-Tokens in fairer Verteilung entsprechend der Arbeitsleistung von Datenarbeitern ausgegeben, ohne VC, Private Placements oder Team-Reservierungen, was einen fairen Mechanismus „Wer arbeitet, bekommt Token“ schafft.
Die $TAG, die die Annotatoren durch die Teilnahme an Aufgaben erhalten, sind sowohl sofortige Erträge als auch Nachweise für die Teilnahme an der Unternehmensführung auf der Blockchain, und sie könnten in Zukunft bevorzugt Unternehmensaufträge erhalten.
Tagger wird durch kostengünstige, großflächige und nachvollziehbare Datenbereitstellung zu einem produktiven Motor für die Implementierung von Unternehmens-AI und fördert die Standardisierung von Arbeitsdiensten und den Aufbau eines dezentralen Produktionsnetzwerks.
Im DeDrop-Modell werden Aufgabenverteilung, Qualitätsprüfung und Ertragsabrechnung vollständig durch On-Chain-Smart Contracts und transparente Regeln gesteuert, kombiniert mit einem Peer-Driven RLHF-Überprüfungsmechanismus, um dezentralen Betrieb zu ermöglichen.
Basierend auf dem #DeCorp-Modell werden 74% des $TAG-Tokens in fairer Verteilung entsprechend der Arbeitsleistung von Datenarbeitern ausgegeben, ohne VC, Private Placements oder Team-Reservierungen, was einen fairen Mechanismus „Wer arbeitet, bekommt Token“ schafft.
Die $TAG, die die Annotatoren durch die Teilnahme an Aufgaben erhalten, sind sowohl sofortige Erträge als auch Nachweise für die Teilnahme an der Unternehmensführung auf der Blockchain, und sie könnten in Zukunft bevorzugt Unternehmensaufträge erhalten.
Tagger wird durch kostengünstige, großflächige und nachvollziehbare Datenbereitstellung zu einem produktiven Motor für die Implementierung von Unternehmens-AI und fördert die Standardisierung von Arbeitsdiensten und den Aufbau eines dezentralen Produktionsnetzwerks.
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