➥ Vượt qua sự khan hiếm dữ liệu - Nguồn gốc dữ liệu AI AI không thể đạt được tiềm năng tối đa mà không có dữ liệu đào tạo đáng tin cậy. Thật đáng tiếc, 80% các dự án AI thất bại do dữ liệu kém hoặc không thể xác minh, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của nguồn gốc dữ liệu trong việc phát triển các hệ thống AI đáng tin cậy. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá các dự án giải quyết vấn đề đa diện của nguồn gốc dữ liệu AI. Mỗi dự án giải quyết một khía cạnh quan trọng, bao gồm dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng, hồ sơ trên chuỗi minh bạch, kiếm tiền từ tài sản trí tuệ và tính thanh khoản của dữ liệu. Hãy cùng khám phá! 🧵 … — @vana / $VANA Vana là một mạng lưới phi tập trung tập trung vào dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng, nhằm biến đổi quyền sở hữu, chia sẻ và kiếm tiền từ dữ liệu. Nó tích hợp chủ quyền máy chủ cá nhân, phối hợp blockchain, mật mã hiện đại và các động lực kinh tế được mã hóa, cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát lập trình đối với việc sử dụng và quyền hạn dữ liệu của họ thông qua DataDAOs và Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger là một blockchain tập trung vào AI biến dữ liệu, mô hình và tác nhân thành tài sản có thể giao dịch, thanh khoản. Nó tương thích với EVM nên bạn có thể kết nối ví và hợp đồng hiện có mà không gặp trở ngại nào. Có các Datanets cho việc tạo tập dữ liệu hợp tác và Proof of Attribution đảm bảo tất cả các đóng góp AI đều có thể truy xuất và được thưởng công bằng. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol giải quyết vấn đề dữ liệu của AI bằng cách cho phép kiếm tiền từ dữ liệu một cách an toàn mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Thông qua Data NFTs và Datatokens, chủ sở hữu dữ liệu duy trì quyền kiểm soát trong khi cho phép truy cập đào tạo AI thông qua quyền hạn được mã hóa. Cách tiếp cận Compute-to-Data của họ cho phép các mô hình AI đào tạo trên các tập dữ liệu mà không tiết lộ dữ liệu thô, đảm bảo nguồn gốc dữ liệu trong khi tạo ra các dòng doanh thu bền vững cho các nhà cung cấp dữ liệu. … — @getoro_xyz / $ORO ORO giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu cá nhân của AI bằng cách tạo ra một thị trường công bằng nơi người dùng đóng góp dữ liệu cá nhân cho đào tạo AI trong khi vẫn giữ được quyền riêng tư. Công nghệ mã hóa của họ đảm bảo tính toàn vẹn và nguồn gốc dữ liệu trong suốt quá trình đào tạo. Người dùng kiếm điểm ORO cho các đóng góp dữ liệu thông qua các nhiệm vụ và liên kết xã hội, giải quyết vấn đề quan trọng của việc khuyến khích dữ liệu đào tạo chất lượng cao, có thể xác minh mà AI rất cần. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network là một blockchain Layer-1 hiện đại hóa cơ sở hạ tầng IP cho các tác nhân AI. Nó cho phép các nhà sáng tạo sở hữu, chia sẻ và kiếm tiền từ IP của họ trong khi cho phép các tác nhân AI đào tạo trên dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng đã được xác minh thông qua Proof-of-Provenance của nó. Camp giải quyết khoảng cách quan trọng giữa sự phát triển nhanh chóng của AI và các hệ thống bảo vệ người sáng tạo, đảm bảo nguồn gốc dữ liệu có thể xác minh và việc thu giá trị công bằng cho tất cả các bên tham gia trong nền kinh tế sáng tạo do AI điều khiển. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol giải quyết nút thắt IP trị giá 80 triệu đô la của AI bằng cách làm cho tài sản trí tuệ có thể lập trình và giao dịch. Nó cung cấp các tập dữ liệu chuyên biệt đã được cấp quyền cho đào tạo AI thông qua cấp phép tự động, ghi nhận và phân phối tiền bản quyền trên các đồ thị dẫn xuất. Story cho phép các nhà cung cấp dữ liệu cấp phép cho các tập dữ liệu không thể thu thập một cách không có quyền trong khi đảm bảo các chủ sở hữu IP nhận được bồi thường công bằng. Điều này giải quyết nhu cầu quan trọng của AI về dữ liệu đào tạo hợp pháp, chất lượng cao ở quy mô lớn với @psdnai mới được ra mắt cùng @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys là một chuỗi dữ liệu hoàn chỉnh làm cho dữ liệu đào tạo có thể xác minh và lập trình ngay lập tức. Irys cung cấp thực thi tích hợp với bằng chứng mật mã về nguồn gốc dữ liệu với tốc độ đĩa. Cho phép các nhà phát triển AI truy cập các tập dữ liệu có thể truy xuất, đã được cấp quyền trong khi đảm bảo bồi thường công bằng cho các nhà sáng tạo dữ liệu, giải quyết các vấn đề xác minh cơ bản đang làm khó khăn cho việc đào tạo AI. … — @LazAINetwork LazAI giải quyết cuộc khủng hoảng không đồng bộ dữ liệu của AI thông qua các Token Neo Dữ liệu (DAT) làm cho dữ liệu đào tạo có thể xác minh và truy xuất. Khung tính toán đã được xác minh của họ đảm bảo nguồn gốc dữ liệu không thể bị giả mạo bằng cách sử dụng ZKPs và các giao thức đồng thuận. Cho phép bồi thường công bằng cho các nhà cung cấp dữ liệu trong khi duy trì xác thực minh bạch của các nguồn dữ liệu, trực tiếp giải quyết các vấn đề đáng tin cậy đang làm khó khăn cho các tập dữ liệu đào tạo AI. LazAI được ươm tạo bởi @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network là một nền tảng tính toán phi tập trung được thiết kế để cung cấp năng lượng cho AI và các khối lượng công việc học máy thông qua một mạng lưới phân phối các GPU và tài nguyên khác. Nó cho phép người dùng chạy các công việc đóng gói, chẳng hạn như suy diễn mô hình AI, trong một môi trường không máy chủ, trong khi cho phép các nhà cung cấp tính toán kiếm tiền từ phần cứng của họ và các nhà phát triển AI sở hữu, triển khai và kiếm tiền từ các mô hình của họ. … — @grass / $GRASS Grass Network là một nền tảng phi tập trung nơi người dùng kiếm thu nhập thụ động bằng cách chia sẻ băng thông internet chưa sử dụng thông qua thiết bị người dùng hoặc Grasshopper. Được xây dựng trên Solana, nó cung cấp dữ liệu web công khai cho đào tạo AI, thu thập dữ liệu web và các nhiệm vụ như kiểm tra giá hoặc giám sát quảng cáo bởi các thực thể đã được xác minh. Cách tiếp cận này hỗ trợ phát triển AI với các tập dữ liệu lớn một cách có đạo đức, tránh kiểm soát tập trung và các vấn đề quyền riêng tư liên quan đến các gã khổng lồ công nghệ.