Я хочу отметить что-то важное о текущем @xyberinc лидерборде на @xeetdotai, и я говорю это, потому что мне действительно не безразличен Xeet. Наличие аккаунта с ~400 подписчиками, 15K показов и 11 лайками на 2-м месте — это тревожный сигнал. После отслеживания паттернов я заметил примерно 80 аккаунтов, управляемых ботами, в топ-300. Большая часть этого — платные показы, а не реальное взаимодействие. Я уважаю то, что делает @Pons_ETH с резкой потерей, эта часть необходима. Но резка должна быть последней линией защиты, а не основной. Сейчас проблема структурная: платные просмотры завышают показы. LLM оценивает видимость до проверки качества. Xeets вознаграждаются до полной проверки подлинности. Несколько способов, как это можно улучшить технически: • Учитывать показы в зависимости от коэффициентов взаимодействия Низкие лайки, ответы, время нахождения на странице или посещения профиля должны сильно снижать значение сырых просмотров. • Обнаруживать отпечатки платного трафика Источники платных просмотров имеют предсказуемые паттерны (временные всплески, кластеры рефереров, нулевые взаимодействия). Это решаемые сигналы. • Задержка распределения Xeet Очередь вознаграждений до тех пор, пока пост не пройдет вторичное окно проверки (например, 6–12 часов), где измеряется органическое взаимодействие. • Уровень доверия автора Аккаунты, которые многократно отмечаются за синтетический трафик, должны иметь сниженное значение LLM, независимо от будущих показов. • Отделить видимость от вознаграждений Пусть контент будет видим, но вознаграждать только за проверенное человеческое взаимодействие, а не за простое отображение. Резка ботов после факта работает, но создает ненужную драму. Некоторые пользователи видят себя высоко в лидерборде, строят ожидания, затем их стирают и начинают распространять FUD. Профилактика чище, чем наказание. Я твердо верю, что команда это исправит. Xeet — одна из немногих систем, которые мне действительно нравятся, и я здесь на постоянной основе. Это не критика, это обратная связь от человека, который хочет, чтобы экосистема оставалась надежной по мере масштабирования.