➥ Superar la escasez de datos: procedencia de datos de IA La IA no puede alcanzar su máximo potencial sin datos de entrenamiento fiables. Lamentablemente, el 80% de los proyectos de IA fracasan debido a datos deficientes o no verificables, lo que subraya la importancia de la procedencia de los datos para desarrollar sistemas de IA confiables. Hoy, exploramos proyectos que abordan el problema multifacético de la procedencia de los datos de IA. Cada proyecto aborda un aspecto crítico, incluidos los datos propiedad del usuario, los registros transparentes en cadena, la monetización de la propiedad intelectual y la liquidez de los datos. ¡Vamos a sumergirnos! 🧵 … — @vana / $VANA Vana es una red descentralizada centrada en los datos propiedad de los usuarios, con el objetivo de transformar la propiedad, el intercambio y la monetización de los datos. Integra la soberanía del servidor personal, la coordinación de blockchain, la criptografía moderna y los incentivos económicos tokenizados, proporcionando a los usuarios un control programable sobre el uso de sus datos y permisos a través de DataDAO y Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger es una cadena de bloques centrada en la IA que convierte datos, modelos y agentes en activos líquidos y negociables. Es compatible con EVM, por lo que puede conectar billeteras y contratos existentes sin fricciones. Cuenta con redes de datos para la creación colaborativa de conjuntos de datos y prueba de atribución, lo que garantiza que todas las contribuciones de IA sean rastreables y recompensadas de manera justa. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol aborda el problema de los datos de la IA al permitir la monetización segura de los datos sin comprometer la privacidad. A través de los NFT de datos y los tokens de datos, los propietarios de los datos mantienen el control al tiempo que permiten el acceso al entrenamiento de IA a través de permisos activados por tokens. Su enfoque Compute-to-Data permite que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos sin exponer datos sin procesar, lo que garantiza la procedencia de los datos y crea flujos de ingresos sostenibles para los contribuyentes de datos. … — @getoro_xyz / $ORO ORO aborda la escasez de datos privados de la IA mediante la creación de un mercado justo en el que los usuarios contribuyen con datos personales para el entrenamiento de la IA manteniendo la privacidad. Su tecnología de encriptación garantiza la integridad y procedencia de los datos durante todo el proceso de capacitación. Los usuarios ganan puntos ORO por las contribuciones de datos a través de misiones y enlaces sociales, resolviendo el problema crítico de incentivar datos de entrenamiento verificables y de alta calidad que la IA necesita desesperadamente. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network es una cadena de bloques de capa 1 que moderniza la infraestructura IP para agentes de IA. Permite a los creadores poseer, compartir y monetizar su propiedad intelectual al tiempo que permite a los agentes de IA entrenar con datos verificados propiedad del usuario en un registro global de propiedad intelectual a través de su prueba de procedencia Camp resuelve la brecha crítica entre el rápido crecimiento de la IA y los sistemas de protección de los creadores, asegurando la procedencia de los datos verificables y la captura de valor justo para todos los participantes en la economía creativa impulsada por la IA. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol aborda el cuello de botella de la propiedad intelectual de 80 billones de dólares de la IA haciendo que la propiedad intelectual sea programable y comercializable. Proporciona conjuntos de datos especializados y con derechos autorizados para el entrenamiento de IA a través de licencias automatizadas, atribución y distribución de regalías a través de gráficos derivados. Story permite a los proveedores de datos licenciar conjuntos de datos no rastreables sin permiso, al tiempo que garantiza que los propietarios de propiedad intelectual obtengan una compensación justa. Esto resuelve la necesidad crítica de la IA de datos de entrenamiento de alta calidad y que cumplan con la ley a escala con su @psdnai recién lanzado con @a16zcrypto … — @irys_xyz / $IRYS Irys es una cadena de datos completa que hace que los datos de entrenamiento sean verificables y programables al instante. Irys Ofrece ejecución integrada con prueba criptográfica de procedencia de datos a velocidad de disco. Permite a los desarrolladores de IA acceder a conjuntos de datos rastreables y con derechos libres, al tiempo que garantiza una compensación justa para los creadores de datos, resolviendo problemas fundamentales de verificación que afectan al entrenamiento de IA. … — @LazAINetwork LazAI resuelve la crisis de desalineación de datos de la IA a través de tokens de anclaje de datos (DAT) que hacen que los datos de entrenamiento sean verificables y rastreables. Su marco informático verificado garantiza la procedencia de datos a prueba de manipulaciones utilizando ZKP y protocolos de consenso. Permite una compensación justa para los contribuyentes de datos mientras mantiene una validación transparente de las fuentes de datos, abordando directamente los problemas de confiabilidad que afectan a los conjuntos de datos de entrenamiento de IA. LazAI es incubado por @ProjectZKM, @MetisL2 … — @Lilypad_Tech Lilypad Network es una plataforma informática descentralizada diseñada para impulsar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático a través de una red distribuida de GPU y otros recursos. Permite a los usuarios ejecutar trabajos en contenedores, como la inferencia de modelos de IA, en un entorno sin servidor, al tiempo que permite a los proveedores de computación monetizar su hardware y a los desarrolladores de IA poseer, implementar y obtener ganancias de sus modelos … — @grass / $GRASS Grass Network es una plataforma descentralizada en la que los usuarios obtienen ingresos pasivos compartiendo el ancho de banda de Internet no utilizado a través del dispositivo del usuario o Grasshopper. Construido sobre Solana, proporciona datos web públicos para el entrenamiento de IA, el web scraping y tareas como la comprobación de precios o la supervisión de anuncios por parte de entidades verificadas. Este enfoque apoya éticamente el desarrollo de IA con grandes conjuntos de datos, evitando el control centralizado y los problemas de privacidad vinculados a los gigantes tecnológicos.