Researcher：Bruce、Chloe

Bruce 笔记：

大概就是利用 AI 训练一个模型，基于开源项目的依赖和开源项目本身的一些信息（例如 star、更新时间、贡献者等），加入权重，然后根据权重计算和回答相关分配的问题。

定期用 jury 抽查 A 是否比 B 好，来验证模型的有效性并且进行自动化的调整。

之后根据贡献占比来分配资金。

TODO 如果根据依赖来判定 weights 如何正确的 weight left-pad 这样的 package？https://github.com/yangzj1992/articles/blob/master/npm left-pad模块删除事件始末梳理及看法及应对依赖风险处理方法.md 很多底层的基础包

加权算法

如果按照 100% 来算的话，大部分都是很低的权重

实际上这个是可以 gaming 的，不过知名项目的 deps 是不太好处理的。

目前是一个给以太坊相关项目的 AI 模型，来创建确定给什么项目分配多少钱。目前是 VB 赞助的 100 ETH。

使用这个 https://github.com/opensource-observer/insights/blob/main/community/ai_agents/data/unweighted_graph.json 数据进行分析和创建。

这是个基于 stars 的简单整理。

训练需要进行一些数据的人工 rank 等。