➥ التغلب على ندرة البيانات - مصدر بيانات الذكاء الاصطناعي لا يمكن الذكاء الاصطناعي الوصول إلى إمكاناته الكاملة بدون بيانات تدريب موثوقة. للأسف ، تفشل 80٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي بسبب البيانات الضعيفة أو التي لا يمكن التحقق منها ، مما يؤكد أهمية مصدر البيانات لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن الاعتماد عليها. اليوم ، نستكشف المشاريع التي تعالج القضية متعددة الأوجه المتمثلة في مصدر بيانات الذكاء الاصطناعي. يعالج كل مشروع جانبا مهما ، بما في ذلك البيانات المملوكة للمستخدم ، والسجلات الشفافة على السلسلة ، وتحقيق الدخل من الملكية الفكرية ، وسيولة البيانات. دعنا نتعمق في! 🧵 … — @vana / $VANA Vana هي شبكة لامركزية تركز على البيانات المملوكة للمستخدم ، وتهدف إلى تحويل ملكية البيانات ومشاركتها وتحقيق الدخل. إنه يدمج سيادة الخادم الشخصي ، وتنسيق blockchain ، والتشفير الحديث ، والحوافز الاقتصادية الرمزية ، مما يوفر للمستخدمين تحكما قابلا للبرمجة في استخدام البيانات والأذونات عبر DataDAOs وإثبات المساهمة. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger عبارة عن blockchain يركز على الذكاء الاصطناعي يحول البيانات والنماذج والوكلاء إلى أصول سائلة قابلة للتداول. إنه متوافق مع EVM حتى تتمكن من توصيل المحافظ والعقود الحالية بدون احتكاك. يتميز بشبكات البيانات لإنشاء مجموعة البيانات التعاونية وإثبات الإسناد لضمان إمكانية تتبع جميع مساهمات الذكاء الاصطناعي ومكافأتها بشكل عادل. … — @oceanprotocol / $OCEAN يعالج Ocean Protocol مشكلة بيانات الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين تحقيق الدخل الآمن من البيانات دون المساس بالخصوصية. من خلال Data NFTs و Datatokens ، يحتفظ مالكو البيانات بالتحكم مع السماح بالوصول إلى تدريب الذكاء الاصطناعي عبر أذونات ذات بوابات رمزية. يتيح نهج الحوسبة إلى البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي التدريب على مجموعات البيانات دون الكشف عن البيانات الأولية ، مما يضمن مصدر البيانات مع إنشاء تدفقات إيرادات مستدامة للمساهمين في البيانات. … — @getoro_xyz / $ORO يعالج ORO نقص البيانات الخاصة في الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء سوق عادل حيث يساهم المستخدمون بالبيانات الشخصية للتدريب على الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الخصوصية. تضمن تقنية التشفير الخاصة بهم سلامة البيانات ومصدرها طوال عملية التدريب. يكسب المستخدمون نقاط ORO مقابل مساهمات البيانات من خلال المهام والروابط الاجتماعية ، مما يحل المشكلة الحرجة المتمثلة في تحفيز بيانات التدريب عالية الجودة والتي يمكن التحقق منها والتي يحتاجها الذكاء الاصطناعي بشدة. … — @campnetworkxyz / $CAMP شبكة المخيم هي بنية تحتية لتحديث بروتوكول الإنترنت من الطبقة 1 لوكلاء الذكاء الاصطناعي. إنه يمكن المبدعين من امتلاك IP الخاص بهم ومشاركتها وتحقيق الدخل منه مع السماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتدريب على البيانات التي تم التحقق منها والمملوكة للمستخدم عبر سجل IP العالمي عبر إثبات المصدر الخاص به يحل Camp الفجوة الحرجة بين النمو السريع لأنظمة الذكاء الاصطناعي وحماية المبدعين ، مما يضمن مصدر البيانات الذي يمكن التحقق منه والتقاط القيمة العادلة لجميع المشاركين في الاقتصاد الإبداعي القائم على الذكاء الاصطناعي. ... - @StoryProtocol / $IP يعالج بروتوكول القصة عنق الزجاجة في مجال الملكية الفكرية الذكاء الاصطناعي البالغ 80 تريليون دولار من خلال جعل الملكية الفكرية قابلة للبرمجة والتداول. يوفر مجموعات بيانات متخصصة ومعتمدة من الحقوق للتدريب على الذكاء الاصطناعي من خلال الترخيص الآلي والإسناد وتوزيع الإتاوات عبر الرسوم البيانية المشتقة. تمكن Story موفري البيانات من ترخيص مجموعات البيانات غير القابلة للزحف دون إذن مع ضمان حصول مالكي IP على تعويض عادل. هذا يحل حاجة الذكاء الاصطناعي الماسة لبيانات التدريب عالية الجودة المتوافقة مع القانون على نطاق واسع مع @psdnai التي تم إطلاقها حديثا مع @a16zcrypto … — @irys_xyz / $IRYS Irys هي سلسلة بيانات كاملة تجعل بيانات التدريب قابلة للتحقق والبرمجة على الفور. تقدم Irys تنفيذا متكاملا مع إثبات تشفير لمصدر البيانات بسرعة القرص. تمكن مطوري الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى مجموعات البيانات التي يمكن تتبعها والموافقة عليها مع ضمان التعويض العادل لمنشئي البيانات ، وحل مشكلات التحقق الأساسية التي يعاني منها التدريب على الذكاء الاصطناعي. … — @LazAINetwork تحل LazAI أزمة اختلال محاذاة بيانات الذكاء الاصطناعي من خلال رموز تثبيت البيانات (DAT) التي تجعل بيانات التدريب قابلة للتحقق منها وتتبعها. يضمن إطار الحوسبة الذي تم التحقق منه مصدر بيانات مقاوم للتلاعب باستخدام ZKPs وبروتوكولات الإجماع. يتيح التعويض العادل للمساهمين في البيانات مع الحفاظ على التحقق الشفاف من مصادر البيانات ، ومعالجة مشكلات الموثوقية التي تعاني منها مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر. يتم احتضان LazAI من قبل @ProjectZKM ، @MetisL2 … — @Lilypad_Tech Lilypad Network عبارة عن منصة حوسبة لامركزية مصممة لتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال شبكة موزعة من وحدات معالجة الرسومات والموارد الأخرى. إنه يمكن المستخدمين من تشغيل الوظائف المعبأة في حاويات ، مثل استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي ، في بيئة بلا خادم ، مع السماح لموفري الحوسبة بتحقيق الدخل من أجهزتهم ومطوري الذكاء الاصطناعي لامتلاك نماذجهم ونشرها وكسب الأرباح منها … — @grass / $GRASS Grass Network عبارة عن منصة لامركزية حيث يكسب المستخدمون دخلا سلبيا من خلال مشاركة النطاق الترددي للإنترنت غير المستخدم عبر جهاز المستخدم أو Grasshopper. مبني على Solana ، وهو يوفر بيانات الويب العامة للتدريب على الذكاء الاصطناعي ، وكشط الويب ، ومهام مثل التحقق من الأسعار أو مراقبة الإعلانات من قبل الكيانات التي تم التحقق منها. يدعم هذا النهج تطوير الذكاء الاصطناعي مع مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أخلاقي ، وتجنب مشكلات التحكم المركزية والخصوصية المرتبطة بعمالقة التكنولوجيا.