Глобальный AI конкурс данных: Восход DataFi и преимущества Web3

На фоне бурного развития текущей AI-индустрии данные постепенно становятся ключевым столпом для поддержания конкурентного преимущества AI-моделей. С постоянным повышением способности моделей влияние качественных, специализированных обучающих данных на производительность моделей становится все более важным. В этой тенденции индустрия AI-данных открывает новые возможности для развития.

Успешный путь Scale AI

Компания Scale AI, представляющая собой лидера в области AI-данных, благодаря своему остроумному подходу рано заняла эту нишу. Компания сосредоточена на предоставлении высококачественных аннотированных данных для AI-моделей, и в настоящее время ее стоимость достигла 29 миллиардов долларов, а среди клиентов - множество крупных AI-компаний и вооруженные силы США. Успех Scale AI в полной мере демонстрирует важное место данных в индустрии AI.

Два этапа обучения моделей ИИ

Обучение моделей ИИ обычно делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение:

1. На этапе предварительного обучения требуется большое количество интернет-текстов, кода и других данных, чтобы помочь модели освоить базовые языковые навыки.

2. Этап дообучения требует тщательно подобранного и отобранного набора данных для целенаправленного развития специфических возможностей модели.

Эти два типа данных составляют основное содержание бизнеса в сфере AI данных. С развитием отрасли более тонкие и профессиональные тренировочные данные станут ключевыми факторами, определяющими производительность моделей.

Преимущества Web3 в области данных AI

По сравнению с традиционной централизованной моделью предоставления данных, Web3 имеет множество преимуществ в области AI данных:

1. Умные контракты обеспечивают право собственности на данные, безопасность и конфиденциальность.

2. Распределенная архитектура может привлечь высококачественную рабочую силу со всего мира.

3. Блокчейн предоставляет прозрачные механизмы вознаграждения и расчетов.

4. Способствует созданию эффективного и открытого рынка данных.

Эти преимущества делают Web3 идеальной платформой для сервисов данных ИИ, и DataFi появился как результат. Для обычных пользователей DataFi представляет собой отличную возможность участвовать в революции ИИ, имея низкий порог входа и разнообразные форматы.

Потенциальные проекты в области DataFi

В настоящее время несколько проектов DataFi получили значительное финансирование, что свидетельствует о положительном отношении капитальных рынков к этой области. Некоторые представители проектов включают:

• Sahara AI: создание децентрализованной инфраструктуры ИИ и торговой площадки
• Yupp:AI модель обратной связи платформы
• Vana: платформа монетизации личных данных
• Chainbase: Поставщик услуг данных на блокчейне
• Sapien: платформа для преобразования человеческих знаний в данные для обучения ИИ
• Prisma X: Открытый координационный уровень для роботов
• Masa: проект подсети экосистемы Bittensor
• Irys: Программируемая платформа для хранения и вычисления данных
• ORO: Платформа для участия обычных людей в вкладе в ИИ
• Gata: Децентрализованный уровень данных

Эти проекты имеют свои особенности и охватывают различные сегменты DataFi.

Проблемы, с которыми сталкиваются проекты DataFi

Несмотря на широкие перспективы, проекты DataFi все еще сталкиваются с некоторыми вызовами:

1. Как привлечь пользователей, одновременно обеспечивая качество данных.
2. Повышение прозрачности проекта для достижения настоящей децентрализации.
3. Сбалансировать спрос с обеих сторон toC и toB, чтобы сформировать здоровую экосистему.

В будущем DataFi обещает стать важной связующей нитью для благоприятного взаимодействия человеческого интеллекта и машинного интеллекта. Для идеалистов блокчейна и участников эпохи ИИ DataFi, безусловно, является новым развивающимся направлением, на которое стоит обратить внимание.