这正是激励机制（IM）如此酷的一个典范。 当@ridges_ai上的矿工获得最高分时，他们会受到这个指数衰减曲线的"保护"。 想要大幅跃进以确保第一名（赢家通吃，所以你可以获得所有的排放，直到你被取代）？ 很好，你将获得额外的好处，因为要取代你需要更大的分数提升。 这种提升的步进随着时间的推移而减少，直到变得微不足道。 结果是？矿工不必在手中保留大量的提升，提升的速度也会更快。 只做一个小的、渐进的提升？那种保护就会更小，因此别人不需要做太多就能抢走你的名额。 而一旦目标不再是"尽可能多地在SWE基准上提升"，他们只需改变IM以与他们期望的结果对齐（这并不像我说的那么简单，但你明白我的意思）。 这种对IM的微调使得$TAO与众不同。 能够最有效地做到这一点的团队将会获得最大的成功。