LMM-Incentive: Large Multimodal Model-based Incentive Design for User-Generated Content in Web 3.0
作者: Jinbo Wen, Jiawen Kang, Linfeng Zhang, Xiaoying Tang, Jianhang Tang, Yang Zhang, Zhaohui Yang, Dusit Niyato
分类: cs.AI
发布日期: 2025-10-06
💡 一句话要点
提出基于大模型激励机制LMM-Incentive，解决Web 3.0中用户生成内容质量问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Web 3.0 用户生成内容 激励机制 大模型 合约理论 强化学习 多模态 智能合约
📋 核心要点
- Web 3.0中，自私用户可能利用内容管理机制的局限性，以较少努力生成低质量内容，从而获得平台奖励，损害平台整体表现。
- 论文提出LMM-Incentive机制，利用大模型进行合约设计，激励用户生成高质量UGC，并缓解信息不对称带来的问题。
- 实验结果表明，改进的MoE-based PPO算法在合约设计方面优于现有基准方法，并在以太坊智能合约中验证了方案的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的基于大模型（LMM）的激励机制LMM-Incentive，用于Web 3.0中的用户生成内容（UGC）。该机制旨在激励用户生成高质量的UGC，从而缓解信息不对称带来的逆向选择问题。具体而言，本文提出了一个基于LMM的合约理论模型来激励用户。为了减轻合约选择后潜在的道德风险，利用LMM代理评估UGC质量，并采用提示工程技术来提高LMM代理的评估性能。针对传统合约设计方法难以适应Web 3.0动态环境的问题，开发了一种改进的基于混合专家（MoE）的近端策略优化（PPO）算法，用于最优合约设计。仿真结果表明，所提出的MoE-based PPO算法在合约设计方面优于代表性的基准方法。最后，将设计的合约部署在以太坊智能合约框架中，进一步验证了该方案的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：Web 3.0中，由于信息不对称，用户可能倾向于生成低质量内容以获取奖励，导致劣币驱逐良币的现象。现有的内容管理机制难以有效识别和惩罚这种行为，无法激励用户生产高质量的UGC。
核心思路：利用大模型（LMM）的强大能力，设计一种基于合约理论的激励机制。通过LMM评估UGC质量，并根据质量制定差异化的奖励策略，从而激励用户投入更多努力生成高质量内容。同时，采用改进的强化学习算法优化合约设计，使其适应Web 3.0的动态环境。
技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 基于LMM的合约理论模型，用于激励用户生成高质量UGC；2) 基于LMM的UGC质量评估代理，用于减轻合约选择后的道德风险；3) 基于改进的MoE-based PPO算法的合约设计模块，用于优化合约参数。用户首先与平台签订合约，然后生成UGC，LMM代理评估UGC质量，平台根据合约和评估结果给予用户奖励。
关键创新：主要创新点在于将大模型引入到Web 3.0的激励机制设计中。传统方法依赖于人工审核或简单的规则，难以准确评估UGC质量。而LMM具有强大的多模态理解能力，可以更准确地评估UGC的质量，从而实现更有效的激励。此外，改进的MoE-based PPO算法能够更好地适应Web 3.0的动态环境，优化合约设计。
关键设计：LMM代理的评估性能通过prompt engineering技术进行优化，选择合适的prompt可以提高LMM对UGC质量的判断准确性。MoE-based PPO算法中，MoE用于处理Web 3.0环境的动态性，通过多个专家网络学习不同的环境状态，并使用门控网络选择合适的专家进行决策。损失函数的设计需要平衡用户激励和平台收益，确保机制的公平性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的MoE-based PPO算法在合约设计方面优于代表性的基准方法。具体而言，该算法能够显著提高高质量UGC的生成比例，并提升平台的整体收益。在以太坊智能合约中的部署验证进一步证实了该方案的有效性和可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种Web 3.0平台，例如去中心化社交媒体、内容创作平台和知识共享社区。通过激励高质量UGC的产生，可以提升平台的内容质量和用户体验，促进Web 3.0生态的健康发展。该机制还可用于打击虚假信息和恶意内容，维护平台的公平性和安全性。
📄 摘要（原文）
Web 3.0 represents the next generation of the Internet, which is widely recognized as a decentralized ecosystem that focuses on value expression and data ownership. By leveraging blockchain and artificial intelligence technologies, Web 3.0 offers unprecedented opportunities for users to create, own, and monetize their content, thereby enabling User-Generated Content (UGC) to an entirely new level. However, some self-interested users may exploit the limitations of content curation mechanisms and generate low-quality content with less effort, obtaining platform rewards under information asymmetry. Such behavior can undermine Web 3.0 performance. To this end, we propose \textit{LMM-Incentive}, a novel Large Multimodal Model (LMM)-based incentive mechanism for UGC in Web 3.0. Specifically, we propose an LMM-based contract-theoretic model to motivate users to generate high-quality UGC, thereby mitigating the adverse selection problem from information asymmetry. To alleviate potential moral hazards after contract selection, we leverage LMM agents to evaluate UGC quality, which is the primary component of the contract, utilizing prompt engineering techniques to improve the evaluation performance of LMM agents. Recognizing that traditional contract design methods cannot effectively adapt to the dynamic environment of Web 3.0, we develop an improved Mixture of Experts (MoE)-based Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm for optimal contract design. Simulation results demonstrate the superiority of the proposed MoE-based PPO algorithm over representative benchmarks in the context of contract design. Finally, we deploy the designed contract within an Ethereum smart contract framework, further validating the effectiveness of the proposed scheme.