У сфері ШІ дані поступово стають найважливішою конкурентною перевагою. У міру стабілізації розвитку архітектури моделей та обчислювальної потужності, якісні навчальні дані стануть ключовим фактором для AI-компаній, щоб зберегти свою провідну позицію.
Успіх компанії Scale AI повністю підтверджує це. Компанія зосереджується на наданні великої кількості точних анотаційних даних для AI-моделей, обслуговуючи декілька гігантів у галузі штучного інтелекту. Scale AI не лише пропонує існуючий видобуток даних, але й орієнтується на довгостроковий бізнес із генерації даних, надаючи якісні дані для навчання AI-моделей через експертну команду.
Навчання моделей ШІ ділиться на два етапи: попереднє навчання та донастройка. На етапі попереднього навчання потрібні великі обсяги текстів, коду та іншої інформації, зібраної з Інтернету, тоді як на етапі донастройки потрібні спеціально відібрані набори даних. Ці два типи даних становлять основу сектора AI Data. З підвищенням можливостей моделей, уточнені та спеціалізовані навчальні дані ставатимуть все більш важливими.
На цьому фоні, сфера Web3 DataFi демонструє величезний потенціал. На відміну від традиційних компаній з обробки даних, Web3 DataFi має багато переваг:
Забезпечення суверенітету даних, безпеки та конфіденційності через смарт-контракти
Використання розподіленої архітектури для залучення найбільш підходящої робочої сили з усього світу
Блокчейн забезпечує чіткі стимули та методи розрахунку
Сприяє створенню ефективного, відкритого ринку даних
Для звичайних користувачів DataFi є одним із способів участі в децентралізованих AI проектах з найнижчими бар'єрами для входу. Користувачі можуть брати участь, виконуючи прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо, та отримувати винагороди.
На сьогоднішній день кілька проектів Web3 DataFi отримали великі інвестиції, такі як Sahara AI, Yupp, Vana тощо. Ці проекти охоплюють кілька етапів, включаючи збір даних, маркування, оцінку тощо. Хоча наразі бар'єри для входу в ці проекти, як правило, не дуже високі, у майбутньому вони можуть створити платформну перевагу завдяки накопиченню користувачів та екосистемній згуртованості.
Для цих проектів нинішнім ключем є те, як залучити та утримати якісних користувачів, одночасно забезпечуючи якість даних. Крім того, підвищення прозорості та пришвидшення процесу децентралізації також є важливими напрямками на майбутнє. Врешті-решт, успіх DataFi також потребує визнання як звичайних користувачів, так і корпоративних клієнтів.
DataFi представляє собою нову форму взаємодії між людським інтелектом та штучним інтелектом. В умовах невизначеності епохи ШІ участь у DataFi може бути розумним вибором, що відповідає сучасним тенденціям.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 лайків
Нагородити
5
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ShibaOnTheRun
· 7год тому
Швидко заходь всередину та забронюй одного майнінг хлопця
Переглянути оригіналвідповісти на0
MidnightTrader
· 7год тому
Рано купуєш – рано заробляєш, пізно купуєш – Падіння на 50%
Зростання Web3 DataFi: нові можливості для AI-даних
Потенціал AI даних та зростання Web3 DataFi
У сфері ШІ дані поступово стають найважливішою конкурентною перевагою. У міру стабілізації розвитку архітектури моделей та обчислювальної потужності, якісні навчальні дані стануть ключовим фактором для AI-компаній, щоб зберегти свою провідну позицію.
Успіх компанії Scale AI повністю підтверджує це. Компанія зосереджується на наданні великої кількості точних анотаційних даних для AI-моделей, обслуговуючи декілька гігантів у галузі штучного інтелекту. Scale AI не лише пропонує існуючий видобуток даних, але й орієнтується на довгостроковий бізнес із генерації даних, надаючи якісні дані для навчання AI-моделей через експертну команду.
Навчання моделей ШІ ділиться на два етапи: попереднє навчання та донастройка. На етапі попереднього навчання потрібні великі обсяги текстів, коду та іншої інформації, зібраної з Інтернету, тоді як на етапі донастройки потрібні спеціально відібрані набори даних. Ці два типи даних становлять основу сектора AI Data. З підвищенням можливостей моделей, уточнені та спеціалізовані навчальні дані ставатимуть все більш важливими.
На цьому фоні, сфера Web3 DataFi демонструє величезний потенціал. На відміну від традиційних компаній з обробки даних, Web3 DataFi має багато переваг:
Для звичайних користувачів DataFi є одним із способів участі в децентралізованих AI проектах з найнижчими бар'єрами для входу. Користувачі можуть брати участь, виконуючи прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо, та отримувати винагороди.
На сьогоднішній день кілька проектів Web3 DataFi отримали великі інвестиції, такі як Sahara AI, Yupp, Vana тощо. Ці проекти охоплюють кілька етапів, включаючи збір даних, маркування, оцінку тощо. Хоча наразі бар'єри для входу в ці проекти, як правило, не дуже високі, у майбутньому вони можуть створити платформну перевагу завдяки накопиченню користувачів та екосистемній згуртованості.
Для цих проектів нинішнім ключем є те, як залучити та утримати якісних користувачів, одночасно забезпечуючи якість даних. Крім того, підвищення прозорості та пришвидшення процесу децентралізації також є важливими напрямками на майбутнє. Врешті-решт, успіх DataFi також потребує визнання як звичайних користувачів, так і корпоративних клієнтів.
DataFi представляє собою нову форму взаємодії між людським інтелектом та штучним інтелектом. В умовах невизначеності епохи ШІ участь у DataFi може бути розумним вибором, що відповідає сучасним тенденціям.