➥ Superare la scarsità di dati - Provenienza dei dati AI L'AI non può raggiungere il suo pieno potenziale senza dati di addestramento affidabili. Sfortunatamente, l'80% dei progetti AI fallisce a causa di dati scadenti o non verificabili, sottolineando l'importanza della provenienza dei dati per sviluppare sistemi AI affidabili. Oggi esploriamo progetti che affrontano il problema multifaccettato della provenienza dei dati AI. Ogni progetto affronta un aspetto critico, inclusi dati di proprietà degli utenti, registri on-chain trasparenti, monetizzazione della proprietà intellettuale e liquidità dei dati. Immergiamoci! 🧵 … — @vana / $VANA Vana è una rete decentralizzata focalizzata sui dati di proprietà degli utenti, con l'obiettivo di trasformare la proprietà, la condivisione e la monetizzazione dei dati. Integra la sovranità del server personale, il coordinamento blockchain, la crittografia moderna e incentivi economici tokenizzati, fornendo agli utenti un controllo programmabile sull'uso e le autorizzazioni dei loro dati tramite DataDAOs e Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger è una blockchain focalizzata sull'AI che trasforma dati, modelli e agenti in asset liquidi e commerciabili. È compatibile con EVM, quindi puoi collegare portafogli e contratti esistenti senza attriti. Presenta Datanets per la creazione collaborativa di dataset e Proof of Attribution che garantisce che tutti i contributi AI siano tracciabili e giustamente ricompensati. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol affronta il problema dei dati dell'AI consentendo la monetizzazione sicura dei dati senza compromettere la privacy. Attraverso Data NFT e Datatokens, i proprietari dei dati mantengono il controllo mentre consentono l'accesso all'addestramento AI tramite autorizzazioni a pagamento. Il loro approccio Compute-to-Data consente ai modelli AI di addestrarsi su dataset senza esporre i dati grezzi, garantendo la provenienza dei dati mentre crea flussi di reddito sostenibili per i contributori di dati. … — @getoro_xyz / $ORO ORO affronta la carenza di dati privati dell'AI creando un mercato equo in cui gli utenti contribuiscono con dati personali per l'addestramento dell'AI mantenendo la privacy. La loro tecnologia di crittografia garantisce l'integrità e la provenienza dei dati durante il processo di addestramento. Gli utenti guadagnano punti ORO per i contributi di dati attraverso missioni e collegamenti sociali, risolvendo il problema critico di incentivare dati di addestramento di alta qualità e verificabili di cui l'AI ha disperatamente bisogno. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network è una blockchain Layer-1 che modernizza l'infrastruttura IP per gli agenti AI. Consente ai creatori di possedere, condividere e monetizzare la loro IP mentre consente agli agenti AI di addestrarsi su dati verificati di proprietà degli utenti attraverso il suo Proof-of-Provenance. Camp risolve il divario critico tra la rapida crescita dell'AI e i sistemi di protezione dei creatori, garantendo una provenienza dei dati verificabile e una giusta cattura del valore per tutti i partecipanti nell'economia creativa guidata dall'AI. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol affronta il collo di bottiglia della proprietà intellettuale da 80 trilioni di dollari dell'AI rendendo la proprietà intellettuale programmabile e commerciabile. Fornisce dataset specializzati con diritti liberati per l'addestramento dell'AI attraverso licenze automatizzate, attribuzione e distribuzione delle royalty attraverso grafi derivati. Story consente ai fornitori di dati di concedere in licenza dataset non indicizzabili senza autorizzazione, garantendo al contempo che i proprietari di IP ricevano un giusto compenso. Questo risolve il bisogno critico dell'AI di dati di addestramento legali, di alta qualità e su larga scala con il loro nuovo lanciato @psdnai con @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys è una datachain completa che rende i dati di addestramento istantaneamente verificabili e programmabili. Irys offre esecuzione integrata con prova crittografica della provenienza dei dati a velocità disco. Consente agli sviluppatori AI di accedere a dataset tracciabili e con diritti liberati, garantendo un giusto compenso per i creatori di dati, risolvendo problemi fondamentali di verifica che affliggono l'addestramento dell'AI. … — @LazAINetwork LazAI risolve la crisi di disallineamento dei dati dell'AI attraverso i Data Anchoring Tokens (DAT) che rendono i dati di addestramento verificabili e tracciabili. Il loro framework di calcolo verificato garantisce una provenienza dei dati a prova di manomissione utilizzando ZKP e protocolli di consenso. Consente un giusto compenso per i contributori di dati mantenendo una validazione trasparente delle fonti di dati, affrontando direttamente i problemi di affidabilità che affliggono i dataset di addestramento dell'AI. LazAI è incubato da @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network è una piattaforma di calcolo decentralizzata progettata per alimentare carichi di lavoro di AI e machine learning attraverso una rete distribuita di GPU e altre risorse. Consente agli utenti di eseguire lavori containerizzati, come l'inferenza di modelli AI, in un ambiente serverless, mentre consente ai fornitori di calcolo di monetizzare il loro hardware e agli sviluppatori AI di possedere, distribuire e guadagnare dai loro modelli. … — @grass / $GRASS Grass Network è una piattaforma decentralizzata in cui gli utenti guadagnano reddito passivo condividendo larghezza di banda internet inutilizzata tramite dispositivo utente o Grasshopper. Costruita su Solana, fornisce dati web pubblici per l'addestramento dell'AI, scraping web e compiti come il controllo dei prezzi o il monitoraggio degli annunci da parte di entità verificate. Questo approccio supporta lo sviluppo dell'AI con grandi dataset in modo etico, evitando il controllo centralizzato e i problemi di privacy legati ai giganti della tecnologia.