Leaderboards sering kali diabaikan sebagai hanya noise, tetapi ketika mekanisme benar-benar menggeser distribusi token, itu adalah perubahan struktural yang patut diperhatikan. Pendekatan Kaito menarik di sini—mereka menggunakan proof-of-stake sebagai lapisan insentif praktis melalui @integra_layer. Stack jumlah $TRADE apa pun dan Anda mendapatkan pengganda 1.3× pada bobot kontribusi Anda. Tidak diperlukan stake minimum, otentikasi tetap sederhana dengan login dompet Anda yang sudah ada, dan lencana muncul langsung. Ini adalah desain yang bersih untuk memulai partisipasi tanpa hambatan. Mekanisme ini pada dasarnya mengubah bobot sistem untuk mendukung peserta yang memiliki skin-in-the-game, yang mengubah komposisi dinamika leaderboard dari volume aktivitas murni menjadi aktivitas ditambah komitmen. Apakah itu menghasilkan data yang lebih baik atau hanya data yang berbeda tergantung pada kasus penggunaan Anda.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Leaderboards sering kali diabaikan sebagai hanya noise, tetapi ketika mekanisme benar-benar menggeser distribusi token, itu adalah perubahan struktural yang patut diperhatikan. Pendekatan Kaito menarik di sini—mereka menggunakan proof-of-stake sebagai lapisan insentif praktis melalui @integra_layer. Stack jumlah $TRADE apa pun dan Anda mendapatkan pengganda 1.3× pada bobot kontribusi Anda. Tidak diperlukan stake minimum, otentikasi tetap sederhana dengan login dompet Anda yang sudah ada, dan lencana muncul langsung. Ini adalah desain yang bersih untuk memulai partisipasi tanpa hambatan. Mekanisme ini pada dasarnya mengubah bobot sistem untuk mendukung peserta yang memiliki skin-in-the-game, yang mengubah komposisi dinamika leaderboard dari volume aktivitas murni menjadi aktivitas ditambah komitmen. Apakah itu menghasilkan data yang lebih baik atau hanya data yang berbeda tergantung pada kasus penggunaan Anda.