AIT 协议介绍
原文标题：AIT 协议 - 标记和处理大数据的革命性方法
AIT 协议是一家 Web3/AI 原生公司，拥有超过 100,000 个钱包连接到其 dapp。
让我们从关于 AIT 的重点总结（TLDR）开始。
AIT Protocol 的目标是通过提供高质量的数据注释和人工智能模型培训服务，使人工智能无缝集成到各个行业，使企业和研究人员能够充分利用人工智能的潜力。
AIT 协议将通过提供必要的工具和知识，来实现这一目标，让所有人都能使用人工智能。
介绍
AIT 协议利用区块链技术的力量创建一个超越国际边界的去中心化劳动力市场。 AIT 去中心化市场为用户提供参与“培训赚钱（Train-to-Earn）”任务的机会，这一概念使他们能够在获得奖励的同时积极为人工智能模型的进步和尖端解决方案的开发做出贡献。
人工智能应用程序开发领域对顶级结构化数据不断增长的需求推动了这一愿景。对于数以百万计的数据标签商来说，AIT 是他们进入令人兴奋的 Web3 技术领域的第一个切入点，标志着他们在拥抱这个数字创新和机遇的变革时代向前迈出了重要一步。
如果没有一些关键的团队成员，这是不可能实现的：
首席执行官 | Shin Do：Megala Ventures 联合创始人，Heros & Empires 联合创始人，这款 Gamefi App 在 iOS 上的下载量达到 200 万次，与 Web3 创始人和生态系统有着紧密的联系。
首席技术官 | Tony Le：PharmApp Tech Inc.联合创始人，设计了60多个数据驱动战略的解决方案，谷歌云专业机器学习工程师，谷歌云专业数据工程师，SnowPro认证，麻省理工学院数据科学与机器学习项目校友。
好吧，我知道你认为这样说有点太复杂。
那么，让我用大白话来解释 AIT。
没有数据，人工智能就无法运行。你可能已经看到，微软、IBM、亚马逊等网络2世界的公司都在为数据而疯狂。
原因何在？小型人工智能初创公司在开发和推出产品时面临着巨大的障碍。管理海量数据集的斗争是真实存在的。它成本高、耗时长，而且需要高技能人才，包括高薪酬的数据科学家。
这就是 AIT 协议的用武之地。
AIT 协议是一种处理和分析海量数据的革命性方法，旨在解决小型人工智能初创企业面临的挑战。该协议将机器学习的力量与真人的专业知识相结合，创造出一种更高效、更具成本效益的解决方案。
通过利用区块链社区的丰富资源和创新的“培训-赚钱（Train-To-Earn）”模式，AIT 协议吸引了大量愿意为项目提供专业知识的用户。这使得该协议能够保持低成本，同时仍然提供高质量的结果。
AIT 协议通过将人工智能技术计划，直接与对大量数据进行分类和分析的用户联系起来，消除了对昂贵中介机构的需求。这样可以节省时间和金钱，同时确保只有合格的人员才能处理数据。
AIT 协议还旨在自我完善。随着机器学习算法变得更加智能，它们可以承担越来越多的工作，最终将最大限度地减少人类的工作量。
因此，AIT 协议不仅是一种具有成本效益的解决方案，而且是一种高度可扩展的解决方案。
AIT 协议的 6 个重点领域
- 卓越的数据注释服务： AIT 协议以提供精确、全面的数据注释服务而自豪。高质量的训练数据是成功的人工智能模型的基石。该团队致力于以一丝不苟的态度对数据进行标注、标记和注释，确保人工智能算法在最准确、最可靠的信息基础上进行训练。
- 定制AI模型训练： 一刀切的解决方案在人工智能世界中行不通。 AIT 协议专注于定制的人工智能模型训练，以满足每个客户的独特需求。无论是自然语言处理、计算机视觉还是推荐系统，他们都会微调训练方法以确保最佳性能。
- 合乎道德的数据注释： AIT 协议坚定致力于道德数据注释实践。他们优先考虑隐私和安全，确保所有数据注释符合最高道德标准和数据保护法规。
- 创新与研究： 团队致力于保持人工智能研究的前沿，不断探索新技术、新方法，提高数据标注和人工智能模型训练的准确性和效率。
- 协作和知识共享： AIT 协议了解人工智能开发的协作本质。他们积极与客户、合作伙伴和更广泛的人工智能社区互动，分享知识和见解。
- 可达性和可负担性： 他们致力于让人工智能技术可供广大企业和研究人员使用。 AIT 协议提供自由市场定价模型和可扩展的解决方案，以确保各种规模的组织都能从我们的专业知识中受益。
综上所述，AIT 协议的愿景是引领人工智能革命，使命是赋能企业和研究人员，重点是提供顶级数据标注服务和人工智能模型训练，同时坚守道德标准和促进创新。
生态系统与合作伙伴
AIT Protocol 已与该领域的许多可靠项目合作。值得一提的包括 LayerZero、OKX Chain、zkSync、Monad、Shardeum、Coin98、PaalAI、MetaBros 和 General TAO Ventures。
General TAO Ventures 是一家现有的超级合伙企业，所以让我们多谈谈这个合伙企业。
AIT Protocol 与 General TAO Ventures 合作：Bittensor 网络的新时代
此次合作促成了 Bittensor 生态系统中首批 32 个子网之一的创建，也是第一家由原生 web3 公司开发的子网络，这证明了两家公司的创新精神和前瞻性思维方法。
GTV 致力于突破激励型的分布式机器学习的界限。他们以产品为中心的方法侧重于平台，这些平台不仅最大限度地提高 Bittensor 网络的参与度，而且还使最终用户能够贡献有意义的价值。
Einstein-AIT（子网 3）：能力的融合
GTV 和 AIT 之间的合作关系催生了一个子网，该子网将重新定义 Bittensor 网络的功能。该子网旨在通过使语言模型能够在独特的 Python 环境中自主编写、测试和执行代码来优化响应准确性。因此，该平台不仅能提供精确实用的响应，还能显著提高全网响应的准确性和质量。
AIT-GTV 子网 (SN3) 是一个强大且可靠的领域，专用于复杂的数学运算和逻辑推理。它将通过我们自己的专有模型，以及用户友好的 API 提供先进数学计算。从而为初创公司、企业甚至其他 Bittensor 子网提供支持。
该合作伙伴创建无需许可的去中心化服务的愿景，与 Bittensor 的核心价值观完美契合，营造了一个由参与者的集体力量和多样性推动创新的环境。
现实世界的影响和未来的增长
这种伙伴关系的实际应用是广泛而多样的。从科学研究到教育、编程，甚至法律，可以利用子网的功能来推动进步并解决现实世界的问题。 “培训-赚钱” 模式还确保用户在为人工智能的提升做出贡献的同时，也能获得回报，从而创造一个良性的成长和发展循环。
展望未来，GTV 和 AIT 合作的路线图包括一系列战略阶段，旨在最大限度地发挥子网的潜力。从为矿工、验证者甚至最终用户部署补充激励模型（SIM，Supplementary Incentive Model）（Bittensor 网络的另一个创举），为了营造竞争环境并开发社区驱动的应用程序，这个合作企业的未来是光明的。
通过合作，他们在 Bittensor 生态系统上启动了首批 32 个子网之一。他们正在开发一个子网络，该子网络将提LLM的响应准确性，并最大限度地提高 Bittensor 矿工的奖励。
他们的目标是帮助 Bittensor 网络实现LLM的黄金标准：Einstein-AIT 子网将充当 TAO 上其他LLM 的增压器。
换句话说，AIT正在进入一个子网马拉松：$TAO 增长=$AIT 增长
AIT 利用网络中的网络，为我们的全球劳动力提供数据注释工作
AIT 将从子网络运营中赚取 $TAO，这些收入将通过以下方式重新投入到 $AIT 的发展和社区中：
-$AIT 代币回购
-平台开发
-$AIT 代币持有者基础增长
-用户激励
好吧，正在阅读文章的你。
到现在为止，我们介绍了很多有关 AIT 协议的背景信息。但也许您已经问过自己这样的问题— 他们究竟在解决什么问题？
让我们先来看看这些问题，然后在下一部分看看 AIT 是如何解决这些问题的。
问题与挑战
数据处理是高质量人工智能应用的关键，数据标注过程的准确性至关重要。然而，数据注释中采用的传统方法，现在很难满足不断扩大的人工智能领域的需求。
这种传统模式面临两个主要挑战：效率低下和成本高。
效率低下
传统的数据注释方法类似于金字塔的构建，严重依赖体力劳动。这种劳动密集型方法虽然曾经是标准，但面对人工智能技术的快速发展，现在已经证明是不够的。这种过时流程固有的低效率成为瓶颈，产生连锁反应。不仅消耗宝贵的时间，而且阻碍人工智能应用程序的无缝开发。
除了这些挑战之外，还缺乏熟悉网络3的标注人员，这进一步加剧了传统标注方法的局限性。随着人工智能领域的不断进步，由于缺乏了解 Web3 独特复杂性的专业知识，项目面临的延误和限制变得更加严重。
成本高
有几个因素导致了传统数据注释方法的高成本。首先，获得熟练的注释者具有挑战性，而且成本高昂。
具备必要专业知识的劳动力资源可能有限，导致劳动力市场竞争激烈和工资上涨。新员工入职也会消耗资源并增加成本。此外，传统的付款条件也增加了开支。这些高成本可分为以下几类：
- 错误标签造成的额外成本： 注释过程中犯的错误可能会导致代价高昂的修改，因为数据准确性对于人工智能应用至关重要。纠正错误会增加费用并延长项目时间。
- 昂贵的人工数据收集： 数据收集通常需要雇用人力，这可能是一项成本高昂且耗时的工作，尤其是对于大规模数据集。
- 人力/劳动密集型标注： 仅仅依靠人类注释者会导致劳动密集型流程，容易出现瓶颈和效率低下，从而难以跟上人工智能的发展步伐。
AIT Protocol 的问题解决方案
AIT 的解决方案代表了数据注释的范式转变，解决了困扰传统方法的低效率和高成本问题。
通过利用 HITL 的力量（下一节将详细介绍）、web3 全球劳动力、简化的入职培训和无需许可的市场，AIT 正在为智能数据处理的未来铺平道路。这种未来不仅更具成本效益，而且也更加高效，并且更容易被全球受众所接受。
人在回路 (HITL, Human-In-The-Loop)
它们的人在回路 (HITL) 方式是人类专业知识和尖端机器学习能力的和谐融合。
通过将人类直觉与人工智能的效率相结合，它们不仅减少了对人类劳动力的依赖，而且还大大提高了标签过程的整体效率。这种战略合作使公司能够无缝满足人工智能开发不断增长的需求。
Web3 全球劳动力
我们正在消除地域和可访问性的障碍，开创一个任何拥有互联网连接的人都可以无缝地为数据注释任务做出贡献的时代。这种变革性的方法不仅超越了传统的限制，而且使公司能够获得负担得起的全天候全球劳动力。
通过利用互联网和区块链技术的综合力量，他们打造了一支去中心化、无国界的劳动力队伍，能够高效且经济高效地处理数据。
简化入职和跨境支付
他们致力于用户友好型参与，首先实施强大的 “了解您的客户”（KYC）流程，确保平台安全可信。此外，他们还进一步简化了入职程序，使员工能够轻松无缝地加入他们的平台。
无需许可的市场
AIT 平台使公司、项目和个人能够制定自己的数据注释任务，为动态市场铺平道路。而用户为数据集标注做出贡献，就能获得奖励。
这种无需许可的环境激发了良性竞争并促进了创新，推动了具有成本效益的解决方案的诞生。
Web3 数据注释如何工作？
我们将看下图来理解这一点。这里有一个解释：
这一旅程从专家数据科学家团队开始，他们随时准备对我们尊贵客户提供的原始数据集（图中左侧）进行预标注。
这些初始标签将作为基础，在我们充满活力的用户社区的支持下，通过最先进的机器学习算法进行变革性的完善。
最终数据集将在数据科学家的领导下进行细致的验证，确保最高水平的准确性和质量。此验证过程是提供可靠数据的标志。
这个经过精心策划的数据集不仅仅是一个终点，更是为客户赋能的开始。正如您所看到的，该过程是一个连续的过程，并且会进行一次又一次的迭代，以使产品尽可能好。
数据集即服务 (DaaS)
在去中心化技术不断发展的格局中，AIT 协议站在最前沿，引入了革命性的力量——AIT 协议市场（下图）。
科学家上传的这些数据集，涵盖从区块链分析到去中心化应用数据的一系列范围，在 AIT 社区集体力量的推动下经历了一个细致的处理阶段。
这种协作努力释放了每个数据集的真正潜力，揭示了有价值的见解和应用。
这些数据集在 AIT 协议数据市场上向用户展示，这是一个吸引数据爱好者、研究人员和企业的动态联系点。
这个市场超越了传统的数据交换范式，将数据提供商与有需要的人联系起来，形成了一个充满活力的生态系统，充分实现了数据的真正价值。
定制人工智能解决方案
AIT 协议认为，针对公司的特定需求创建定制人工智能是一项战略性投资，可以通过充分利用人工智能的潜力实现业务转型。
由于 web3 技术的利用和丰富的加密货币劳动力，创建定制人工智能解决方案的相关费用已达到了前所未有的可负担性和可访问性水平。
代币分配和代币经济学
$AIT 是 AIT 协议生态系统的原生代币与治理代币，固定供应量为 10 亿枚。它提供对 AIT 协议功能的访问权限。
$AIT 作为平台货币，用于支付 Marketplace 的订阅费、数据处理、AI 租赁和 Launchpad 费用。
以下是归属时间表：
路线图
第一季度 - 2024 年
- 营销活动
- AIT 审核机器人 - Telegram (MaaS) 上的产品上线
- AIT 数据跟踪机器人 - 产品演示
- 数据验证平台上线
- Web3 客户入驻
第二季度 - 2024 年
- 数据集即服务 (DaaS)
- 人工智能数据市场
- AIT 数据跟踪机器人 - Telegram 上的产品上线
- 更多区块链集成
第三季度 - 2024 年
- Web3 AI 解决方案提供（针对特定公司）
您可以在这里阅读更多详细信息：@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729
结论
近年来，大数据集在人工智能（AI）发展中的使用已得到广泛认可。事实上，有人认为，如果没有数据，人工智能就无法发挥作用。
预计到 2022 年，大数据分析的市场规模将达到 2718.3 亿美元，这是一个不小的数字。然而，这是微软、IBM、亚马逊等大型科技巨头的竞技场。在开发和推出产品时，小型人工智能初创企业面临着巨大的障碍。
管理海量数据集的困难是真实存在的。它成本高昂、耗时，并且需要高技能人员，包括高薪的数据科学家。
这就是 AIT 协议的用武之地。
AIT 协议是一种处理和分析大数据的革命性方法，旨在解决小型人工智能初创企业面临的挑战。该协议将机器学习的力量与真人的专业知识相结合，以创建更高效、更具成本效益的解决方案。
总之，AIT 协议提供了下一代大数据分析平台，使小型初创企业能够克服在产品开发和发布过程中遇到的巨大障碍。其创新方法将机器学习的力量与人类的专业知识相结合，有可能彻底改变大数据的处理和分析。
而且，PS！作为最后一件事，让我们花一点时间研究一下这里的价格图表。
过去3个月价格上涨了800%以上。
作为一名趋势交易者，我喜欢那些表现强劲的代币，如果你看好人工智能（我当然看好），那么从长远角度来看，这个市值 6000 万的代币可能被低估了。
当然，以上并非投资建议。
声明：
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AIT 协议将通过提供必要的工具和知识，来实现这一目标，让所有人都能使用人工智能。
介绍
AIT 协议利用区块链技术的力量创建一个超越国际边界的去中心化劳动力市场。 AIT 去中心化市场为用户提供参与“培训赚钱（Train-to-Earn）”任务的机会，这一概念使他们能够在获得奖励的同时积极为人工智能模型的进步和尖端解决方案的开发做出贡献。
人工智能应用程序开发领域对顶级结构化数据不断增长的需求推动了这一愿景。对于数以百万计的数据标签商来说，AIT 是他们进入令人兴奋的 Web3 技术领域的第一个切入点，标志着他们在拥抱这个数字创新和机遇的变革时代向前迈出了重要一步。
如果没有一些关键的团队成员，这是不可能实现的：
首席执行官 | Shin Do：Megala Ventures 联合创始人，Heros & Empires 联合创始人，这款 Gamefi App 在 iOS 上的下载量达到 200 万次，与 Web3 创始人和生态系统有着紧密的联系。
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好吧，我知道你认为这样说有点太复杂。
那么，让我用大白话来解释 AIT。
没有数据，人工智能就无法运行。你可能已经看到，微软、IBM、亚马逊等网络2世界的公司都在为数据而疯狂。
原因何在？小型人工智能初创公司在开发和推出产品时面临着巨大的障碍。管理海量数据集的斗争是真实存在的。它成本高、耗时长，而且需要高技能人才，包括高薪酬的数据科学家。
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AIT 协议是一种处理和分析海量数据的革命性方法，旨在解决小型人工智能初创企业面临的挑战。该协议将机器学习的力量与真人的专业知识相结合，创造出一种更高效、更具成本效益的解决方案。
通过利用区块链社区的丰富资源和创新的“培训-赚钱（Train-To-Earn）”模式，AIT 协议吸引了大量愿意为项目提供专业知识的用户。这使得该协议能够保持低成本，同时仍然提供高质量的结果。
AIT 协议通过将人工智能技术计划，直接与对大量数据进行分类和分析的用户联系起来，消除了对昂贵中介机构的需求。这样可以节省时间和金钱，同时确保只有合格的人员才能处理数据。
AIT 协议还旨在自我完善。随着机器学习算法变得更加智能，它们可以承担越来越多的工作，最终将最大限度地减少人类的工作量。
因此，AIT 协议不仅是一种具有成本效益的解决方案，而且是一种高度可扩展的解决方案。
AIT 协议的 6 个重点领域
- 卓越的数据注释服务： AIT 协议以提供精确、全面的数据注释服务而自豪。高质量的训练数据是成功的人工智能模型的基石。该团队致力于以一丝不苟的态度对数据进行标注、标记和注释，确保人工智能算法在最准确、最可靠的信息基础上进行训练。
- 定制AI模型训练： 一刀切的解决方案在人工智能世界中行不通。 AIT 协议专注于定制的人工智能模型训练，以满足每个客户的独特需求。无论是自然语言处理、计算机视觉还是推荐系统，他们都会微调训练方法以确保最佳性能。
- 合乎道德的数据注释： AIT 协议坚定致力于道德数据注释实践。他们优先考虑隐私和安全，确保所有数据注释符合最高道德标准和数据保护法规。
- 创新与研究： 团队致力于保持人工智能研究的前沿，不断探索新技术、新方法，提高数据标注和人工智能模型训练的准确性和效率。
- 协作和知识共享： AIT 协议了解人工智能开发的协作本质。他们积极与客户、合作伙伴和更广泛的人工智能社区互动，分享知识和见解。
- 可达性和可负担性： 他们致力于让人工智能技术可供广大企业和研究人员使用。 AIT 协议提供自由市场定价模型和可扩展的解决方案，以确保各种规模的组织都能从我们的专业知识中受益。
综上所述，AIT 协议的愿景是引领人工智能革命，使命是赋能企业和研究人员，重点是提供顶级数据标注服务和人工智能模型训练，同时坚守道德标准和促进创新。
生态系统与合作伙伴
AIT Protocol 已与该领域的许多可靠项目合作。值得一提的包括 LayerZero、OKX Chain、zkSync、Monad、Shardeum、Coin98、PaalAI、MetaBros 和 General TAO Ventures。
General TAO Ventures 是一家现有的超级合伙企业，所以让我们多谈谈这个合伙企业。
AIT Protocol 与 General TAO Ventures 合作：Bittensor 网络的新时代
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GTV 致力于突破激励型的分布式机器学习的界限。他们以产品为中心的方法侧重于平台，这些平台不仅最大限度地提高 Bittensor 网络的参与度，而且还使最终用户能够贡献有意义的价值。
Einstein-AIT（子网 3）：能力的融合
GTV 和 AIT 之间的合作关系催生了一个子网，该子网将重新定义 Bittensor 网络的功能。该子网旨在通过使语言模型能够在独特的 Python 环境中自主编写、测试和执行代码来优化响应准确性。因此，该平台不仅能提供精确实用的响应，还能显著提高全网响应的准确性和质量。
AIT-GTV 子网 (SN3) 是一个强大且可靠的领域，专用于复杂的数学运算和逻辑推理。它将通过我们自己的专有模型，以及用户友好的 API 提供先进数学计算。从而为初创公司、企业甚至其他 Bittensor 子网提供支持。
该合作伙伴创建无需许可的去中心化服务的愿景，与 Bittensor 的核心价值观完美契合，营造了一个由参与者的集体力量和多样性推动创新的环境。
现实世界的影响和未来的增长
这种伙伴关系的实际应用是广泛而多样的。从科学研究到教育、编程，甚至法律，可以利用子网的功能来推动进步并解决现实世界的问题。 “培训-赚钱” 模式还确保用户在为人工智能的提升做出贡献的同时，也能获得回报，从而创造一个良性的成长和发展循环。
展望未来，GTV 和 AIT 合作的路线图包括一系列战略阶段，旨在最大限度地发挥子网的潜力。从为矿工、验证者甚至最终用户部署补充激励模型（SIM，Supplementary Incentive Model）（Bittensor 网络的另一个创举），为了营造竞争环境并开发社区驱动的应用程序，这个合作企业的未来是光明的。
通过合作，他们在 Bittensor 生态系统上启动了首批 32 个子网之一。他们正在开发一个子网络，该子网络将提LLM的响应准确性，并最大限度地提高 Bittensor 矿工的奖励。
他们的目标是帮助 Bittensor 网络实现LLM的黄金标准：Einstein-AIT 子网将充当 TAO 上其他LLM 的增压器。
换句话说，AIT正在进入一个子网马拉松：$TAO 增长=$AIT 增长
AIT 利用网络中的网络，为我们的全球劳动力提供数据注释工作
AIT 将从子网络运营中赚取 $TAO，这些收入将通过以下方式重新投入到 $AIT 的发展和社区中：
-$AIT 代币回购
-平台开发
-$AIT 代币持有者基础增长
-用户激励
好吧，正在阅读文章的你。
到现在为止，我们介绍了很多有关 AIT 协议的背景信息。但也许您已经问过自己这样的问题— 他们究竟在解决什么问题？
让我们先来看看这些问题，然后在下一部分看看 AIT 是如何解决这些问题的。
问题与挑战
数据处理是高质量人工智能应用的关键，数据标注过程的准确性至关重要。然而，数据注释中采用的传统方法，现在很难满足不断扩大的人工智能领域的需求。
这种传统模式面临两个主要挑战：效率低下和成本高。
效率低下
传统的数据注释方法类似于金字塔的构建，严重依赖体力劳动。这种劳动密集型方法虽然曾经是标准，但面对人工智能技术的快速发展，现在已经证明是不够的。这种过时流程固有的低效率成为瓶颈，产生连锁反应。不仅消耗宝贵的时间，而且阻碍人工智能应用程序的无缝开发。
除了这些挑战之外，还缺乏熟悉网络3的标注人员，这进一步加剧了传统标注方法的局限性。随着人工智能领域的不断进步，由于缺乏了解 Web3 独特复杂性的专业知识，项目面临的延误和限制变得更加严重。
成本高
有几个因素导致了传统数据注释方法的高成本。首先，获得熟练的注释者具有挑战性，而且成本高昂。
具备必要专业知识的劳动力资源可能有限，导致劳动力市场竞争激烈和工资上涨。新员工入职也会消耗资源并增加成本。此外，传统的付款条件也增加了开支。这些高成本可分为以下几类：
- 错误标签造成的额外成本： 注释过程中犯的错误可能会导致代价高昂的修改，因为数据准确性对于人工智能应用至关重要。纠正错误会增加费用并延长项目时间。
- 昂贵的人工数据收集： 数据收集通常需要雇用人力，这可能是一项成本高昂且耗时的工作，尤其是对于大规模数据集。
- 人力/劳动密集型标注： 仅仅依靠人类注释者会导致劳动密集型流程，容易出现瓶颈和效率低下，从而难以跟上人工智能的发展步伐。
AIT Protocol 的问题解决方案
AIT 的解决方案代表了数据注释的范式转变，解决了困扰传统方法的低效率和高成本问题。
通过利用 HITL 的力量（下一节将详细介绍）、web3 全球劳动力、简化的入职培训和无需许可的市场，AIT 正在为智能数据处理的未来铺平道路。这种未来不仅更具成本效益，而且也更加高效，并且更容易被全球受众所接受。
人在回路 (HITL, Human-In-The-Loop)
它们的人在回路 (HITL) 方式是人类专业知识和尖端机器学习能力的和谐融合。
通过将人类直觉与人工智能的效率相结合，它们不仅减少了对人类劳动力的依赖，而且还大大提高了标签过程的整体效率。这种战略合作使公司能够无缝满足人工智能开发不断增长的需求。
Web3 全球劳动力
我们正在消除地域和可访问性的障碍，开创一个任何拥有互联网连接的人都可以无缝地为数据注释任务做出贡献的时代。这种变革性的方法不仅超越了传统的限制，而且使公司能够获得负担得起的全天候全球劳动力。
通过利用互联网和区块链技术的综合力量，他们打造了一支去中心化、无国界的劳动力队伍，能够高效且经济高效地处理数据。
简化入职和跨境支付
他们致力于用户友好型参与，首先实施强大的 “了解您的客户”（KYC）流程，确保平台安全可信。此外，他们还进一步简化了入职程序，使员工能够轻松无缝地加入他们的平台。
无需许可的市场
AIT 平台使公司、项目和个人能够制定自己的数据注释任务，为动态市场铺平道路。而用户为数据集标注做出贡献，就能获得奖励。
这种无需许可的环境激发了良性竞争并促进了创新，推动了具有成本效益的解决方案的诞生。
Web3 数据注释如何工作？
我们将看下图来理解这一点。这里有一个解释：
这一旅程从专家数据科学家团队开始，他们随时准备对我们尊贵客户提供的原始数据集（图中左侧）进行预标注。
这些初始标签将作为基础，在我们充满活力的用户社区的支持下，通过最先进的机器学习算法进行变革性的完善。
最终数据集将在数据科学家的领导下进行细致的验证，确保最高水平的准确性和质量。此验证过程是提供可靠数据的标志。
这个经过精心策划的数据集不仅仅是一个终点，更是为客户赋能的开始。正如您所看到的，该过程是一个连续的过程，并且会进行一次又一次的迭代，以使产品尽可能好。
数据集即服务 (DaaS)
在去中心化技术不断发展的格局中，AIT 协议站在最前沿，引入了革命性的力量——AIT 协议市场（下图）。
科学家上传的这些数据集，涵盖从区块链分析到去中心化应用数据的一系列范围，在 AIT 社区集体力量的推动下经历了一个细致的处理阶段。
这种协作努力释放了每个数据集的真正潜力，揭示了有价值的见解和应用。
这些数据集在 AIT 协议数据市场上向用户展示，这是一个吸引数据爱好者、研究人员和企业的动态联系点。
这个市场超越了传统的数据交换范式，将数据提供商与有需要的人联系起来，形成了一个充满活力的生态系统，充分实现了数据的真正价值。
定制人工智能解决方案
AIT 协议认为，针对公司的特定需求创建定制人工智能是一项战略性投资，可以通过充分利用人工智能的潜力实现业务转型。
由于 web3 技术的利用和丰富的加密货币劳动力，创建定制人工智能解决方案的相关费用已达到了前所未有的可负担性和可访问性水平。
代币分配和代币经济学
$AIT 是 AIT 协议生态系统的原生代币与治理代币，固定供应量为 10 亿枚。它提供对 AIT 协议功能的访问权限。
$AIT 作为平台货币，用于支付 Marketplace 的订阅费、数据处理、AI 租赁和 Launchpad 费用。
以下是归属时间表：
路线图
第一季度 - 2024 年
- 营销活动
- AIT 审核机器人 - Telegram (MaaS) 上的产品上线
- AIT 数据跟踪机器人 - 产品演示
- 数据验证平台上线
- Web3 客户入驻
第二季度 - 2024 年
- 数据集即服务 (DaaS)
- 人工智能数据市场
- AIT 数据跟踪机器人 - Telegram 上的产品上线
- 更多区块链集成
第三季度 - 2024 年
- Web3 AI 解决方案提供（针对特定公司）
您可以在这里阅读更多详细信息：@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729
结论
近年来，大数据集在人工智能（AI）发展中的使用已得到广泛认可。事实上，有人认为，如果没有数据，人工智能就无法发挥作用。
预计到 2022 年，大数据分析的市场规模将达到 2718.3 亿美元，这是一个不小的数字。然而，这是微软、IBM、亚马逊等大型科技巨头的竞技场。在开发和推出产品时，小型人工智能初创企业面临着巨大的障碍。
管理海量数据集的困难是真实存在的。它成本高昂、耗时，并且需要高技能人员，包括高薪的数据科学家。
这就是 AIT 协议的用武之地。
AIT 协议是一种处理和分析大数据的革命性方法，旨在解决小型人工智能初创企业面临的挑战。该协议将机器学习的力量与真人的专业知识相结合，以创建更高效、更具成本效益的解决方案。
总之，AIT 协议提供了下一代大数据分析平台，使小型初创企业能够克服在产品开发和发布过程中遇到的巨大障碍。其创新方法将机器学习的力量与人类的专业知识相结合，有可能彻底改变大数据的处理和分析。
而且，PS！作为最后一件事，让我们花一点时间研究一下这里的价格图表。
过去3个月价格上涨了800%以上。
作为一名趋势交易者，我喜欢那些表现强劲的代币，如果你看好人工智能（我当然看好），那么从长远角度来看，这个市值 6000 万的代币可能被低估了。
当然，以上并非投资建议。
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