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为了构建AI数据的分布式存储协议，在EpiK生态中都有哪些角色的参与，各自又起到了什么作用？
EpiK 生态中主要有4类角色，领域专家，赏金猎人，知识节点和知识网关。
领域专家: 通过全网投票产生，具有相应领域的专业性。可以理解为一个领域的专业教授。他们负责提出课题，并整理出所需数据的图谱结构。
赏金猎人: 通过“知识大陆”完成相应的认证加入，负责对熟悉的领域提供所需的数据标注并上传给领域专家使用。
知识节点: 通过为链上的数据包提供相应的带宽以及存储。并保障长期参与，以便用户需要访问数据时能够即使访问。
知识网关: 这是一个总调度的角色，主要负责把链上存储的有效数据和对应需要访问的外部访问者作配对。从而实现知识图谱的价值转化。
知识图谱的构建是很复杂的，领域专家虽然负责知识图谱的生产、验收和上传，但是生产高品质数据并没有那么简单，比如知识图谱三元数据的抽取、纠错、消歧和融合都需要大量人工的参与，这就需要赏金猎人的辅助。
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那赏金猎人是如何辅助领域专家完成这一过程？又该如何保证他们的工作是有效的呢？
需要人工参与的工作会以任务的形式发布在类似知识大陆这样的众包平台上，这里的任务将分为两种类型：一 种是验证任务，即需要人工去验证其他人回答的采集任务 对不对的类型；还有一类是采集任务，即需要人工填写答案的类型。
EpiK 后面还会增加机判环节。
目前阶段就相当于先答题，然后10个人联合判断，80%以上觉得正确就收录，80%以上觉得不正确就丢弃，其余情况由领域专家判断，最后收录的结果领域专家二次复查， 复查后上链。
所有最终上传的数据是领域专家复查过的，如果有恶意行为，其他领域专家是发起投票把当前恶意领域专家投入黑名单的，进入黑名单的领域专家所有收益将会被烧毁，永远丧失领域专家资格，而且提名他的领域专家还 要受到连坐惩罚。
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