Binance Alpha 第六批代幣項目，結合 DeSci + AI 的 YesNoError，代幣 $YNE 上市第一天交易量就超過 1 億美金，市值一度超過 6000 萬美金。

DeSci + AI，YesNoError 用 AI 審查科學論文

YesNoError 是一個 AI 項目，專門針對科學論文審查。

根據官網資訊，截至撰文當下，YesNoError 已審查 4411 篇論文，合計已發現 796 個錯誤。

 

為什麼要用 AI 審查科學論文？以創辦人 Ben Parr 的這篇推文來說明：

In October 2024, a research paper claimed black plastic kitchen utensils were toxic-triggering media headlines and real-life panic. (The Atlantic: "Throw Out Your Black Plastic Utensils"). Even I started getting rid of my plastic utensils!

Then Joe Schwartz (director of McGill… pic.twitter.com/vwiVl069ke

— Ben Parr (@benparr) December 23, 2024

 

2024 年 10 月，一篇研究論文表示黑色塑膠製作的廚房用品包含有毒物質，這登上新聞媒體頭條，也造成一部分現實生活中的恐慌。(大西洋月刊：“扔掉你的黑色塑料器皿”)。

但後來被發現論文中一個數學錯誤，多乘了一個零，一個把毒性放大十倍的計算錯誤。

 

只要是人就可能犯錯，但針對科學論文做大規模的全面審查，無論在人力上或財力上都不可行，如今則能藉助 AI 的力量，再搭配加密貨幣機制就有機會運作。

所謂 DeSci (去中心化科學)，是結合區塊鏈技術和科學研究的賽道，目的是改善傳統科學研究陳舊的運作模式，讓每個環節都更透明、更高效、更去中心化。

YesNoError 就是 DeSci 的一個例子。它由 Web3 與社群驅動，支持那些不一定有明顯盈利模式但對世界有巨大用處的計劃。運作方式很簡單直接：使用 AI 審查研究論文，將發現的問題與錯誤在網站和推特上公布。

 

YesNoError 小檔案

 

YesNoError 介紹

YesNoError 是一個 DeSci AI Agent，底層基礎使用 OpenAI 的 o1 模型，功能是用來分析和檢查科學論文中的錯誤。

主要有幾個部分：

• AI 審核系統：使用 OpenAI 的 o1 模型作為基礎，經訓練後，再以多代理結構執行檢查，專門用於分析科學論文中的錯誤和差異。

• 去中心化參與：利用區塊鏈技術和加密貨幣，讓所有人都能參與科學文獻的審核過程，確保審核的透明度和公正性。

• 評分排名系統：計劃建立一個評分排名系統，根據每篇論文的方法深度、數據透明度、邏輯連貫性和可重複性等，提供評分排名，旨在幫助人們區分高水準與缺乏嚴格基礎的研究。

• $YNE 代幣：YesNoError 發行了自己的代幣 $YNE，代幣可用於系統內花費、獎勵、交易，以及參與治理投票，決定要參與的研究主題等。

 

總而言之，YesNoError 結合了 AI 與區塊鏈，作為一個 DeSci 項目，針對科學研究審查，期望建立一個去中心化的全球性科學文獻審核平台。

 

AI Agent 設計

YesNoError 使用 OpenAI 的 o1 模型作為底層基礎，經使用特定資料訓練後，再分成多個各有專業的 AI Agent 分工審查。

 

使用合成數據訓練 AI 模型

簡單說就是故意將錯誤引入實際研究論文，再用來訓練 AI 代理。因為都是已知錯誤，就能檢測 AI 審查時的成功識別率，能提供即時回饋，再透過反覆運算執行來持續訓練。

 

使用多代理架構執行審查

並非由單一 AI Agent 審查，而是再分成例如數學計算檢查、研究方法檢查、參考文獻檢查、邏輯推論檢查等多個 AI Agent 分工完成，透過編排層來負責分配工作和整合結果。

 

審查結果後續回饋

原論文作者或該領域專家可以對審查結果提出確認或質疑，再將此結果用來做進一步的訓練與優化。

 

$YNE 代幣設計

請 AI 執行論文檢查需支付 $YNE，可以由個人發起支付，也能由社群發起從 community pool 支付；這樣的機制讓 YesNoError 保持去中心化與社群驅動。

主要用途：

• 支付論文檢查

• 社群治理投票

• 針對專家、驗證者、質押者的獎勵

 

總供應量：999,998,467 顆，未來協議各項功能上線，有更多收入後，會將部分收入回購 $YNE 代幣進行銷毀

 

YesNoError 執行階段

根據白皮書共分成四階段 (目前在階段一)：

• 階段 1：MVP (最小可行產品) 與試點審核
  使用 AI 限量審核來自多個領域（如醫學、經濟學、電腦科學）的論文，測試合成數據插入及檢測錯誤的效果。

• 階段 2：代幣整合與擴展
  擴展至每天處理 10,000 篇論文、引入社群投票機制、整合更多代幣功能 (例如用於即時支付和主題型審核的資金池)、開發領域專用的 AI 代理 (如基因學、臨床試驗)、與期刊或研究機構合作，將 YesNoError 檢查納入編輯流程、為研究者推出可授權的審核平台，整合於其內部流程中。

• 階段 3：完整平台推出
  覆蓋主流研究數據庫 (arXiv、PubMed Central、SSRN)、推出評分排名系統，評估論文的方法嚴謹性與可重現性、持續改進優化指標 (例如降低檢查成本與提高錯誤偵測率)。

• 階段 4：持續創新與擴展
  自動掃描新上傳的論文 (如 arXiv)、引入更高級的語言模型或專門領域模型，提升檢測能力、更深化社群參與，透過代幣提案擴展新審核領域 (如冷門研究領域)、與全球組織、監管機構或慈善基金會合作，資助大型非商業審核。

 

小結 - DeSci，可能將顛覆傳統科學模式的嶄新賽道 

DeSci 是近期才開始得到市場關注的新賽道，主要是受到幣安旗下的 Binance Labs 投資 BIO Protocol 所催化，BIO Protocol 是一個專注於健康科學領域的孵化器，擁有一個生物技術去中心化自治組織（BioDAOs）的網路，致力於資助、開發和共同擁有新藥物和療法，BIO Protocol 上目前有八個去中心化自治組織（BioDAOs），整體市值已經超過 2 億美元。

不過，真正讓 DeSci 賽道在社群上爆發的，還是 BIO Protocol 旗下的 Molecule DAO 所創辦的實驗性平台 —— Pump.science。

是的，又是迷因幣，誰說迷因幣沒有用呢？

總而言之，DeSci 被認為能改善許多傳統科學在效率和透明度等等方面的問題，儘管看似是相當冷硬的賽道，但與迷因幣的機制結合之後，為這賽道注入了不少活力和創意，又獲得龍頭交易所幣安投資，逐漸成為一個不可忽視的新領域。

 

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