Цінність даних в епоху штучного інтелекту: Виток та перспективи DataFi
У епоху глобальної конкуренції за створення найкращих базових моделей обчислювальні потужності та архітектура моделей, безумовно, важливі, але справжній захист полягає в навчальних даних. У цій статті розглядається потенціал AI-даних, а також перспективи розвитку Web3 DataFi як нової сфери.
Успішний шлях Scale AI
Scale AI вирізняється завдяки раннім інсайтам про важливість даних в індустрії штучного інтелекту. Як один із трьох основних стовпів моделей штучного інтелекту, важливість даних стає дедалі очевиднішою. Scale AI не лише надає велику кількість точних аннотованих даних, але й розширює свій бізнес у сфері генерації даних та створює команду AI тренерів для забезпечення моделей якісними даними для навчання.
Потреби даних для навчання моделі
Модельне навчання поділяється на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. На етапі попереднього навчання потрібні великі обсяги текстів, кодів та іншої інформації, отриманої з Інтернету, тоді як на етапі доопрацювання необхідні ретельно оброблені, цілеспрямовані набори даних. Ці два типи даних становлять основу сектора AI Data. З підвищенням можливостей моделей, якісні та спеціалізовані навчальні дані стануть ключовими конкурентними факторами.
Переваги Web3 DataFi
Порівняно з традиційними дата-компаніями, Web3 DataFi має такі переваги:
Розумні контракти гарантують суверенітет даних, безпеку та конфіденційність
Розподілена архітектура приваблює найкращу робочу силу з усього світу
Чітка механіка стимулювання та розрахунків у блокчейні
Побудова ефективного, відкритого єдиного ринку даних
Для звичайних користувачів DataFi є ідеальною точкою входу для участі в децентралізованих AI проектах, не вимагаючи великих витрат на апаратне забезпечення або професійного технічного фону.
Потенційні проекти Web3 DataFi
Кілька проектів DataFi отримали значне фінансування, серед яких:
Sahara AI: децентралізована інфраструктура штучного інтелекту та торгова площадка
Yupp：Платформа зворотного зв'язку AI-моделей
Vana: платформа монетизації особистих даних
Chainbase: постачальник послуг даних на блокчейні
Sapien: Платформа для перетворення людських знань на навчальні дані для ШІ
Prisma X: Відкрита координаційна платформа для роботів
Masa: проект підмережі даних екосистеми Bittensor
Irys: програмоване рішення для зберігання даних і обчислень
ORO: платформа для участі звичайних людей у внесках в AI
Gata: децентралізований рівень даних
Роздуми про розвиток проєкту
Поточні виклики, з якими стикається проект DataFi, включають:
Створення користувачів та екосистемної прихильності
Забезпечити якість даних, уникнути витіснення хороших грошей поганими
Підвищити прозорість, досягти справжньої децентралізації
Балансування потреб учасників toC та великих клієнтів toB
Висновок
DataFi представляє собою тривалу симбіоз людського інтелекту та машинного інтелекту. Для тих, хто відчуває невизначеність в епоху ШІ, участь у проекті DataFi може бути мудрим вибором, що відповідає тенденціям.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DataFi: нова галузь даних в епоху штучного інтелекту та можливості Web3
Цінність даних в епоху штучного інтелекту: Виток та перспективи DataFi
У епоху глобальної конкуренції за створення найкращих базових моделей обчислювальні потужності та архітектура моделей, безумовно, важливі, але справжній захист полягає в навчальних даних. У цій статті розглядається потенціал AI-даних, а також перспективи розвитку Web3 DataFi як нової сфери.
Успішний шлях Scale AI
Scale AI вирізняється завдяки раннім інсайтам про важливість даних в індустрії штучного інтелекту. Як один із трьох основних стовпів моделей штучного інтелекту, важливість даних стає дедалі очевиднішою. Scale AI не лише надає велику кількість точних аннотованих даних, але й розширює свій бізнес у сфері генерації даних та створює команду AI тренерів для забезпечення моделей якісними даними для навчання.
Потреби даних для навчання моделі
Модельне навчання поділяється на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. На етапі попереднього навчання потрібні великі обсяги текстів, кодів та іншої інформації, отриманої з Інтернету, тоді як на етапі доопрацювання необхідні ретельно оброблені, цілеспрямовані набори даних. Ці два типи даних становлять основу сектора AI Data. З підвищенням можливостей моделей, якісні та спеціалізовані навчальні дані стануть ключовими конкурентними факторами.
Переваги Web3 DataFi
Порівняно з традиційними дата-компаніями, Web3 DataFi має такі переваги:
Для звичайних користувачів DataFi є ідеальною точкою входу для участі в децентралізованих AI проектах, не вимагаючи великих витрат на апаратне забезпечення або професійного технічного фону.
Потенційні проекти Web3 DataFi
Кілька проектів DataFi отримали значне фінансування, серед яких:
Роздуми про розвиток проєкту
Поточні виклики, з якими стикається проект DataFi, включають:
Висновок
DataFi представляє собою тривалу симбіоз людського інтелекту та машинного інтелекту. Для тих, хто відчуває невизначеність в епоху ШІ, участь у проекті DataFi може бути мудрим вибором, що відповідає тенденціям.