Giá trị dữ liệu trong thời đại trí tuệ nhân tạo: Sự trỗi dậy và triển vọng của DataFi
Trong thời đại mà các quốc gia đang cạnh tranh để xây dựng mô hình cơ sở tốt nhất, sức mạnh tính toán và kiến trúc mô hình chắc chắn rất quan trọng, nhưng thực sự tạo ra lợi thế cạnh tranh là dữ liệu đào tạo. Bài viết này sẽ khám phá tiềm năng của lĩnh vực dữ liệu AI, cũng như triển vọng phát triển của Web3 DataFi như một lĩnh vực mới nổi.
Con đường thành công của Scale AI
Scale AI nổi bật nhờ những hiểu biết sớm về tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI. Là một trong ba trụ cột chính của mô hình AI, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng trở nên rõ ràng. Scale AI không chỉ cung cấp một lượng lớn dữ liệu được ghi nhãn chính xác, mà còn mở rộng kinh doanh sang lĩnh vực tạo dữ liệu và thành lập đội ngũ AI trainer để cung cấp dữ liệu chất lượng cho việc huấn luyện mô hình.
Nhu cầu dữ liệu cho huấn luyện mô hình
Quá trình đào tạo mô hình được chia thành hai giai đoạn: giai đoạn tiền huấn luyện và giai đoạn tinh chỉnh. Giai đoạn tiền huấn luyện cần một lượng lớn văn bản, mã nguồn và thông tin được thu thập từ mạng, trong khi giai đoạn tinh chỉnh cần một tập dữ liệu được xử lý cẩn thận và có tính mục tiêu. Hai loại dữ liệu này tạo thành phần chính của lĩnh vực AI Data. Khi khả năng của mô hình được nâng cao, dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và chuyên biệt sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng.
Lợi ích của Web3 DataFi
So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 DataFi có những lợi thế sau:
Hợp đồng thông minh đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu, an toàn và quyền riêng tư
Kiến trúc phân tán thu hút lực lượng lao động phù hợp nhất toàn cầu
Cơ chế khuyến khích và thanh toán blockchain rõ ràng
Xây dựng thị trường dữ liệu một cửa hiệu quả và mở
Đối với người dùng bình thường, DataFi là điểm khởi đầu lý tưởng để tham gia vào các dự án AI phi tập trung, không cần phải đầu tư phần cứng đắt đỏ hoặc có nền tảng kỹ thuật chuyên môn.
Dự án DataFi Web3 tiềm năng
Nhiều dự án DataFi đã nhận được tài trợ đáng kể, bao gồm:
Sahara AI: Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung và thị trường giao dịch
Yupp: Nền tảng phản hồi mô hình AI
Vana: Nền tảng tiền tệ hóa dữ liệu cá nhân
Chainbase: Nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu trên chuỗi
Sapien: Nền tảng chuyển đổi tri thức nhân loại thành dữ liệu huấn luyện AI
Prisma X: Lớp điều phối mở cho robot
Masa：Dự án mạng con dữ liệu trong hệ sinh thái Bittensor
Irys: Giải pháp lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình
ORO: Nền tảng cho những người bình thường tham gia vào đóng góp AI
Gata: lớp dữ liệu phi tập trung
Suy nghĩ về sự phát triển dự án
Các thách thức mà dự án DataFi hiện tại đang đối mặt bao gồm:
Xây dựng tính bám dính của người dùng và hệ sinh thái
Đảm bảo chất lượng dữ liệu, tránh tình trạng tiền xấu đẩy tiền tốt ra ngoài.
Tăng cường tính minh bạch, đạt được sự phi tập trung thực sự
Cân bằng nhu cầu của người tham gia toC và khách hàng lớn toB
Kết luận
DataFi đại diện cho mối quan hệ cộng sinh lâu dài giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy móc. Đối với những người cảm thấy không chắc chắn về thời đại AI, tham gia vào các dự án DataFi có thể là một lựa chọn thông minh phù hợp với xu hướng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
DataFi: Đường đua dữ liệu mới nổi trong thời đại AI và cơ hội Web3
Giá trị dữ liệu trong thời đại trí tuệ nhân tạo: Sự trỗi dậy và triển vọng của DataFi
Trong thời đại mà các quốc gia đang cạnh tranh để xây dựng mô hình cơ sở tốt nhất, sức mạnh tính toán và kiến trúc mô hình chắc chắn rất quan trọng, nhưng thực sự tạo ra lợi thế cạnh tranh là dữ liệu đào tạo. Bài viết này sẽ khám phá tiềm năng của lĩnh vực dữ liệu AI, cũng như triển vọng phát triển của Web3 DataFi như một lĩnh vực mới nổi.
Con đường thành công của Scale AI
Scale AI nổi bật nhờ những hiểu biết sớm về tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI. Là một trong ba trụ cột chính của mô hình AI, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng trở nên rõ ràng. Scale AI không chỉ cung cấp một lượng lớn dữ liệu được ghi nhãn chính xác, mà còn mở rộng kinh doanh sang lĩnh vực tạo dữ liệu và thành lập đội ngũ AI trainer để cung cấp dữ liệu chất lượng cho việc huấn luyện mô hình.
Nhu cầu dữ liệu cho huấn luyện mô hình
Quá trình đào tạo mô hình được chia thành hai giai đoạn: giai đoạn tiền huấn luyện và giai đoạn tinh chỉnh. Giai đoạn tiền huấn luyện cần một lượng lớn văn bản, mã nguồn và thông tin được thu thập từ mạng, trong khi giai đoạn tinh chỉnh cần một tập dữ liệu được xử lý cẩn thận và có tính mục tiêu. Hai loại dữ liệu này tạo thành phần chính của lĩnh vực AI Data. Khi khả năng của mô hình được nâng cao, dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và chuyên biệt sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng.
Lợi ích của Web3 DataFi
So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 DataFi có những lợi thế sau:
Đối với người dùng bình thường, DataFi là điểm khởi đầu lý tưởng để tham gia vào các dự án AI phi tập trung, không cần phải đầu tư phần cứng đắt đỏ hoặc có nền tảng kỹ thuật chuyên môn.
Dự án DataFi Web3 tiềm năng
Nhiều dự án DataFi đã nhận được tài trợ đáng kể, bao gồm:
Suy nghĩ về sự phát triển dự án
Các thách thức mà dự án DataFi hiện tại đang đối mặt bao gồm:
Kết luận
DataFi đại diện cho mối quan hệ cộng sinh lâu dài giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy móc. Đối với những người cảm thấy không chắc chắn về thời đại AI, tham gia vào các dự án DataFi có thể là một lựa chọn thông minh phù hợp với xu hướng.