➥ Surmonter la rareté des données - Provenance des données IA L'IA ne peut atteindre son plein potentiel sans données d'entraînement fiables. Malheureusement, 80 % des projets d'IA échouent en raison de données de mauvaise qualité ou non vérifiables, soulignant l'importance de la provenance des données pour développer des systèmes d'IA fiables. Aujourd'hui, nous explorons des projets qui s'attaquent à la problématique multifacette de la provenance des données IA. Chaque projet aborde un aspect critique, y compris les données détenues par les utilisateurs, les enregistrements transparents sur la chaîne, la monétisation de la propriété intellectuelle et la liquidité des données. Plongeons-y ! 🧵 … — @vana / $VANA Vana est un réseau décentralisé axé sur les données détenues par les utilisateurs, visant à transformer la propriété, le partage et la monétisation des données. Il intègre la souveraineté des serveurs personnels, la coordination blockchain, la cryptographie moderne et des incitations économiques tokenisées, offrant aux utilisateurs un contrôle programmable sur l'utilisation et les autorisations de leurs données via DataDAOs et Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger est une blockchain axée sur l'IA qui transforme les données, les modèles et les agents en actifs liquides et négociables. Elle est compatible avec l'EVM, vous permettant de connecter des portefeuilles et des contrats existants sans friction. Elle propose des Datanets pour la création collaborative de jeux de données et un Proof of Attribution garantissant que toutes les contributions à l'IA sont traçables et équitablement récompensées. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol s'attaque au problème des données de l'IA en permettant une monétisation sécurisée des données sans compromettre la vie privée. Grâce aux Data NFTs et aux Datatokens, les propriétaires de données conservent le contrôle tout en permettant l'accès à l'entraînement de l'IA via des autorisations basées sur des tokens. Leur approche Compute-to-Data permet aux modèles d'IA de s'entraîner sur des jeux de données sans exposer les données brutes, garantissant la provenance des données tout en créant des flux de revenus durables pour les contributeurs de données. … — @getoro_xyz / $ORO ORO répond à la pénurie de données privées de l'IA en créant un marché équitable où les utilisateurs contribuent des données personnelles pour l'entraînement de l'IA tout en préservant leur vie privée. Leur technologie de cryptage garantit l'intégrité et la provenance des données tout au long du processus d'entraînement. Les utilisateurs gagnent des points ORO pour leurs contributions de données à travers des quêtes et des liens sociaux, résolvant le problème critique d'incitation à des données d'entraînement de haute qualité et vérifiables dont l'IA a désespérément besoin. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network est une blockchain de couche 1 modernisant l'infrastructure de propriété intellectuelle pour les agents IA. Elle permet aux créateurs de posséder, partager et monétiser leur propriété intellectuelle tout en permettant aux agents IA de s'entraîner sur des données vérifiées et détenues par les utilisateurs à travers un registre mondial de propriété intellectuelle via son Proof-of-Provenance. Camp comble le fossé critique entre la croissance rapide de l'IA et les systèmes de protection des créateurs, garantissant une provenance des données vérifiable et une capture de valeur équitable pour tous les participants de l'économie créative alimentée par l'IA. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol s'attaque au goulet d'étranglement de 80 trillions de dollars de la propriété intellectuelle de l'IA en rendant la propriété intellectuelle programmable et négociable. Il fournit des ensembles de données spécialisés, droits-cleared, pour l'entraînement de l'IA grâce à une licence automatisée, une attribution et une distribution de redevances à travers des graphes dérivés. Story permet aux fournisseurs de données de licencier des ensembles de données non crawlables sans autorisation tout en garantissant que les propriétaires de propriété intellectuelle reçoivent une compensation équitable. Cela résout le besoin critique de l'IA pour des données d'entraînement légalement conformes et de haute qualité à grande échelle avec leur nouveau lancement @psdnai avec @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys est une chaîne de données complète rendant les données d'entraînement instantanément vérifiables et programmables. Irys offre une exécution intégrée avec une preuve cryptographique de la provenance des données à la vitesse du disque. Elle permet aux développeurs d'IA d'accéder à des ensembles de données traçables et droits-cleared tout en garantissant une compensation équitable pour les créateurs de données, résolvant des problèmes fondamentaux de vérification qui affectent l'entraînement de l'IA. … — @LazAINetwork LazAI résout la crise de désalignement des données de l'IA grâce aux Data Anchoring Tokens (DAT) qui rendent les données d'entraînement vérifiables et traçables. Leur cadre de calcul vérifié garantit une provenance des données à l'abri des falsifications en utilisant des ZKPs et des protocoles de consensus. Elle permet une compensation équitable pour les contributeurs de données tout en maintenant une validation transparente des sources de données, s'attaquant directement aux problèmes de fiabilité qui affectent les ensembles de données d'entraînement de l'IA. LazAI est incubé par @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network est une plateforme de calcul décentralisée conçue pour alimenter les charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique à travers un réseau distribué de GPU et d'autres ressources. Elle permet aux utilisateurs d'exécuter des tâches conteneurisées, telles que l'inférence de modèles d'IA, dans un environnement sans serveur, tout en permettant aux fournisseurs de calcul de monétiser leur matériel et aux développeurs d'IA de posséder, déployer et gagner de l'argent avec leurs modèles. … — @grass / $GRASS Grass Network est une plateforme décentralisée où les utilisateurs gagnent un revenu passif en partageant de la bande passante Internet inutilisée via des dispositifs utilisateurs ou Grasshopper. Construite sur Solana, elle fournit des données web publiques pour l'entraînement de l'IA, le scraping web et des tâches comme la vérification des prix ou la surveillance des publicités par des entités vérifiées. Cette approche soutient le développement de l'IA avec de grands ensembles de données de manière éthique, évitant le contrôle centralisé et les problèmes de confidentialité liés aux géants de la technologie.