Prepararé un nuevo Sapien cada día, después de todo, los primeros 10,000 pueden obtener casi todos los premios. Veamos cuánto me dan al final.
Un panadero y una biblioteca de datos
Cookie es una astuta panadera que cada día prepara galletas de varios sabores. Para ajustar los sabores a las preferencias de sus clientes, necesita saber qué les gusta últimamente, en qué están interesados, de dónde vienen y qué sabores consumen más... Pero esta información está dispersa por todo el mundo, y la recopilación de datos es tanto difícil como costosa.
En ese momento, ella se encontró con Sapien, una biblioteca de datos descentralizada.
¿Cómo colaborar?
1.Cookie plantea la necesidad: "Necesito un conjunto de datos sobre las preferencias de los usuarios, cuanto más frescos mejor, preferiblemente aquellos que los usuarios hayan contribuido de forma activa, y que también se pueda rastrear su origen." 2.Sapien proporciona la capacidad: "Tengo datos de primera parte autorizados por los usuarios, y a través de un sistema en la cadena se registra la fuente, cada dato tiene un "origen" verificable, y también se puede obtener el permiso y la recompensa por incentivos de los usuarios." 3.Cookie utiliza estos datos para "entrenar a su asistente de repostería AI", por ejemplo: •¿Qué combinaciones de sabores son más populares? •¿Qué grupos de personas disfrutan de una textura dulce pero no empalagosa? •¿Cuáles son las diferencias en las preferencias de sabor entre diferentes países? •¿En qué período se realizan más pedidos? 4. Después de completar el entrenamiento, el "Asistente de Horneado AI" de Cookie es más inteligente, puede recomendar galletas según el perfil del usuario y también personalizar.
¿Cuál es el efecto?
•Cookie mejoró la eficiencia y la tasa de aciertos: no tiene que adivinar ciegamente las preferencias de los usuarios, sino que se basa en datos reales. •Sapien desempeñó un papel de plataforma: proporcionó datos confiables, autorizados y transparentes, no una caja negra. •Los usuarios también reciben incentivos: sus datos se utilizan para mejorar la experiencia del producto y también pueden obtener beneficios de datos.
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Prepararé un nuevo Sapien cada día, después de todo, los primeros 10,000 pueden obtener casi todos los premios. Veamos cuánto me dan al final.
Un panadero y una biblioteca de datos
Cookie es una astuta panadera que cada día prepara galletas de varios sabores. Para ajustar los sabores a las preferencias de sus clientes, necesita saber qué les gusta últimamente, en qué están interesados, de dónde vienen y qué sabores consumen más... Pero esta información está dispersa por todo el mundo, y la recopilación de datos es tanto difícil como costosa.
En ese momento, ella se encontró con Sapien, una biblioteca de datos descentralizada.
¿Cómo colaborar?
1.Cookie plantea la necesidad: "Necesito un conjunto de datos sobre las preferencias de los usuarios, cuanto más frescos mejor, preferiblemente aquellos que los usuarios hayan contribuido de forma activa, y que también se pueda rastrear su origen."
2.Sapien proporciona la capacidad: "Tengo datos de primera parte autorizados por los usuarios, y a través de un sistema en la cadena se registra la fuente, cada dato tiene un "origen" verificable, y también se puede obtener el permiso y la recompensa por incentivos de los usuarios."
3.Cookie utiliza estos datos para "entrenar a su asistente de repostería AI", por ejemplo:
•¿Qué combinaciones de sabores son más populares?
•¿Qué grupos de personas disfrutan de una textura dulce pero no empalagosa?
•¿Cuáles son las diferencias en las preferencias de sabor entre diferentes países?
•¿En qué período se realizan más pedidos?
4. Después de completar el entrenamiento, el "Asistente de Horneado AI" de Cookie es más inteligente, puede recomendar galletas según el perfil del usuario y también personalizar.
¿Cuál es el efecto?
•Cookie mejoró la eficiencia y la tasa de aciertos: no tiene que adivinar ciegamente las preferencias de los usuarios, sino que se basa en datos reales.
•Sapien desempeñó un papel de plataforma: proporcionó datos confiables, autorizados y transparentes, no una caja negra.
•Los usuarios también reciben incentivos: sus datos se utilizan para mejorar la experiencia del producto y también pueden obtener beneficios de datos.
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