➥ Pokonywanie niedoboru danych - Pochodzenie danych AI AI nie może osiągnąć swojego pełnego potencjału bez wiarygodnych danych treningowych. Niestety, 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem z powodu słabych lub nieweryfikowalnych danych, co podkreśla znaczenie pochodzenia danych dla rozwoju niezawodnych systemów AI. Dziś przyglądamy się projektom, które zajmują się wieloaspektowym problemem pochodzenia danych AI. Każdy projekt podejmuje kluczowy aspekt, w tym dane należące do użytkowników, przejrzyste zapisy na łańcuchu, monetyzację własności intelektualnej oraz płynność danych. Zanurzmy się w to! 🧵 … — @vana / $VANA Vana to zdecentralizowana sieć skoncentrowana na danych należących do użytkowników, mająca na celu przekształcenie własności danych, ich udostępniania i monetyzacji. Integruje suwerenność osobistego serwera, koordynację blockchain, nowoczesną kryptografię oraz tokenizowane zachęty ekonomiczne, zapewniając użytkownikom programowalną kontrolę nad ich wykorzystaniem danych i uprawnieniami za pomocą DataDAOs i Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger to blockchain skoncentrowany na AI, który przekształca dane, modele i agentów w płynne, handlowalne aktywa. Jest kompatybilny z EVM, więc możesz połączyć istniejące portfele i kontrakty bez żadnych przeszkód. Oferuje Datanets do współtworzenia zbiorów danych oraz Proof of Attribution, zapewniając, że wszystkie wkłady AI są śledzone i sprawiedliwie nagradzane. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol zajmuje się problemem danych AI, umożliwiając bezpieczną monetyzację danych bez naruszania prywatności. Dzięki Data NFT i Datatokens, właściciele danych zachowują kontrolę, jednocześnie umożliwiając dostęp do treningu AI za pomocą uprawnień z tokenami. Ich podejście Compute-to-Data pozwala modelom AI trenować na zbiorach danych bez ujawniania surowych danych, zapewniając pochodzenie danych, jednocześnie tworząc zrównoważone strumienie przychodów dla dostawców danych. … — @getoro_xyz / $ORO ORO rozwiązuje problem niedoboru prywatnych danych AI, tworząc sprawiedliwy rynek, na którym użytkownicy dostarczają dane osobowe do treningu AI, zachowując jednocześnie prywatność. Ich technologia szyfrowania zapewnia integralność danych i pochodzenie w całym procesie treningowym. Użytkownicy zdobywają punkty ORO za wkłady danych poprzez zadania i powiązania społeczne, rozwiązując kluczowy problem motywowania do dostarczania wysokiej jakości, weryfikowalnych danych treningowych, których AI desperacko potrzebuje. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network to blockchain Layer-1 modernizujący infrastrukturę IP dla agentów AI. Umożliwia twórcom posiadanie, udostępnianie i monetyzację ich własności intelektualnej, jednocześnie pozwalając agentom AI trenować na zweryfikowanych, należących do użytkowników danych w globalnym rejestrze IP za pomocą Proof-of-Provenance. Camp rozwiązuje kluczową lukę między szybkim wzrostem AI a systemami ochrony twórców, zapewniając weryfikowalne pochodzenie danych i sprawiedliwe uchwycenie wartości dla wszystkich uczestników w kreatywnej gospodarce napędzanej AI. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol zajmuje się problemem zatoru własności intelektualnej AI o wartości 80 bilionów dolarów, czyniąc własność intelektualną programowalną i handlowalną. Oferuje zestawy danych z oczyszczonymi prawami, specjalistyczne dla treningu AI poprzez automatyczne licencjonowanie, przypisanie i dystrybucję tantiem w ramach grafów pochodnych. Story umożliwia dostawcom danych licencjonowanie zbiorów danych, które nie mogą być przeszukiwane, bez potrzeby uzyskiwania zgody, jednocześnie zapewniając właścicielom IP sprawiedliwe wynagrodzenie. To rozwiązuje krytyczną potrzebę AI na prawnie zgodne, wysokiej jakości dane treningowe w skali dzięki ich nowo uruchomionemu @psdnai z @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys to kompletny łańcuch danych, który sprawia, że dane treningowe są natychmiast weryfikowalne i programowalne. Irys oferuje zintegrowane wykonanie z kryptograficznym dowodem pochodzenia danych z prędkością dysku. Umożliwia deweloperom AI dostęp do śledzonych, oczyszczonych prawnie zbiorów danych, zapewniając jednocześnie sprawiedliwe wynagrodzenie dla twórców danych, rozwiązując fundamentalne problemy weryfikacyjne, które dręczą trening AI. … — @LazAINetwork LazAI rozwiązuje kryzys niedopasowania danych AI poprzez Tokeny Kotwiczące Danych (DAT), które sprawiają, że dane treningowe są weryfikowalne i śledzone. Ich zweryfikowany framework obliczeniowy zapewnia odporne na manipulacje pochodzenie danych, wykorzystując ZKP i protokoły konsensusu. Umożliwia sprawiedliwe wynagrodzenie dla dostawców danych, jednocześnie utrzymując przejrzystą weryfikację źródeł danych, bezpośrednio rozwiązując problemy z niezawodnością, które dręczą zbiory danych treningowych AI. LazAI jest inkubowane przez @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network to zdecentralizowana platforma obliczeniowa zaprojektowana do zasilania obciążeń AI i uczenia maszynowego poprzez rozproszoną sieć GPU i innych zasobów. Umożliwia użytkownikom uruchamianie kontenerowych zadań, takich jak wnioskowanie modeli AI, w środowisku bezserwerowym, jednocześnie pozwalając dostawcom obliczeń monetyzować ich sprzęt, a deweloperom AI posiadać, wdrażać i zarabiać na swoich modelach. … — @grass / $GRASS Grass Network to zdecentralizowana platforma, na której użytkownicy zarabiają pasywny dochód, dzieląc się niewykorzystaną przepustowością internetu za pośrednictwem urządzenia użytkownika lub Grasshopper. Zbudowana na Solanie, zapewnia publiczne dane internetowe do treningu AI, skanowania sieci i zadań takich jak sprawdzanie cen czy monitorowanie reklam przez zweryfikowane podmioty. To podejście wspiera rozwój AI z dużymi zbiorami danych w sposób etyczny, unikając centralnej kontroli i problemów z prywatnością związanych z gigantami technologicznymi.