Le potentiel de la piste de données AI et l'émergence de Web3 DataFi
À une époque où le monde s'efforce de construire le meilleur modèle de base, bien que la puissance de calcul et l'architecture des modèles soient cruciales, le véritable avantage concurrentiel réside dans les données d'entraînement. L'événement le plus marquant du mois dans le cercle de l'IA est sans doute la formation par Zuckerberg d'une équipe Meta AI principalement composée de chercheurs chinois, dirigée par Alexander Wang, âgé de 28 ans. Scale AI, fondée par Wang, est actuellement évaluée à 29 milliards de dollars et fournit des services de données à plusieurs géants de l'IA.
La raison pour laquelle Scale AI se démarque parmi de nombreux unicorne réside dans sa capacité à avoir compris très tôt l'importance des données dans l'industrie de l'IA. La puissance de calcul, les modèles et les données constituent les trois grands piliers des modèles d'IA. Alors que la plupart des modèles adoptent le transformer comme cadre, l'importance des données est de plus en plus mise en évidence après que les grandes entreprises aient résolu le problème de la puissance de calcul.
L'entraînement des modèles se divise en deux phases : la pré-formation et le réglage fin. La phase de pré-formation nécessite une grande quantité d'informations extraites du web, comme des textes et du code, tandis que la phase de réglage fin nécessite des ensembles de données soigneusement traités et ciblés. Ces deux types d'ensembles de données constituent le cœur de la piste AI Data. Avec l'amélioration des capacités des modèles, des données d'entraînement de haute qualité et professionnelles deviendront des facteurs déterminants pour la performance des modèles.
Comparé aux entreprises de données traditionnelles, Web3 a un avantage naturel dans le domaine des données AI, donnant naissance au concept de DataFi. Les avantages de Web3 DataFi incluent :
Les contrats intelligents garantissent la souveraineté des données, la sécurité et la vie privée
L'architecture distribuée attire la main-d'œuvre la plus adaptée au monde.
La blockchain fournit des mécanismes d'incitation et de règlement clairs
Favorise la construction d'un marché des données efficace et ouvert
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est le meilleur point d'entrée pour participer à des projets d'IA décentralisée. Les utilisateurs peuvent s'impliquer en fournissant des données, en évaluant des modèles et d'autres tâches simples, ce qui rend la barrière à l'entrée relativement basse.
Récemment, plusieurs projets Web3 DataFi ont obtenu un financement considérable. Les principaux projets incluent :
Sahara AI : créer une infrastructure et un marché de transaction d'IA décentralisés
Yupp : plateforme de feedback de modèles d'IA
Vana : transformer les données personnelles en actifs numériques monétisables
Chainbase : axé sur les données on-chain
Sapien : Transformer les connaissances humaines en données d'entraînement pour l'IA
Prisma X : la couche de coordination ouverte des robots
Masa : projet de sous-réseau de données de l'écosystème Bittensor
Irys : stockage de données programmable et calcul
ORO : permettre aux gens ordinaires de contribuer à l'IA
Gata : couche de données décentralisée
Bien que ces projets aient actuellement des barrières d'entrée faibles, il est crucial d'accumuler des utilisateurs et de créer une adhésion à l'écosystème dès le départ. Les défis auxquels ils sont confrontés incluent la gestion du travail humain, la garantie de la qualité des données, ainsi que l'amélioration de la transparence et du degré de décentralisation du projet.
L'application à grande échelle de DataFi nécessite d'attirer un nombre suffisant d'utilisateurs individuels pour participer à l'écosystème des données, tout en obtenant la reconnaissance des entreprises mainstream. Certains projets comme Sahara AI et Vana ont déjà réalisé de bons progrès dans ce domaine.
DataFi représente une relation de coexistence à long terme entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Pour ceux qui se sentent anxieux à l'ère de l'IA ou qui ont encore des idéaux en matière de blockchain, participer à DataFi pourrait être un choix judicieux pour s'adapter à la tendance.
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FortuneTeller42
· 07-26 05:07
Encore un début de se faire prendre pour des cons.
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MEVHunter
· 07-26 05:02
ngmi... web3 dataFi = new honeypot for alpha seekers
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ApeDegen
· 07-26 04:56
buy the dip plusieurs projets fiables
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ProbablyNothing
· 07-26 04:55
Encore un autre projet de crypto-monnaie qui s'envole.
L'émergence de Web3 DataFi : le secteur des données AI accueille de nouvelles opportunités.
Le potentiel de la piste de données AI et l'émergence de Web3 DataFi
À une époque où le monde s'efforce de construire le meilleur modèle de base, bien que la puissance de calcul et l'architecture des modèles soient cruciales, le véritable avantage concurrentiel réside dans les données d'entraînement. L'événement le plus marquant du mois dans le cercle de l'IA est sans doute la formation par Zuckerberg d'une équipe Meta AI principalement composée de chercheurs chinois, dirigée par Alexander Wang, âgé de 28 ans. Scale AI, fondée par Wang, est actuellement évaluée à 29 milliards de dollars et fournit des services de données à plusieurs géants de l'IA.
La raison pour laquelle Scale AI se démarque parmi de nombreux unicorne réside dans sa capacité à avoir compris très tôt l'importance des données dans l'industrie de l'IA. La puissance de calcul, les modèles et les données constituent les trois grands piliers des modèles d'IA. Alors que la plupart des modèles adoptent le transformer comme cadre, l'importance des données est de plus en plus mise en évidence après que les grandes entreprises aient résolu le problème de la puissance de calcul.
L'entraînement des modèles se divise en deux phases : la pré-formation et le réglage fin. La phase de pré-formation nécessite une grande quantité d'informations extraites du web, comme des textes et du code, tandis que la phase de réglage fin nécessite des ensembles de données soigneusement traités et ciblés. Ces deux types d'ensembles de données constituent le cœur de la piste AI Data. Avec l'amélioration des capacités des modèles, des données d'entraînement de haute qualité et professionnelles deviendront des facteurs déterminants pour la performance des modèles.
Comparé aux entreprises de données traditionnelles, Web3 a un avantage naturel dans le domaine des données AI, donnant naissance au concept de DataFi. Les avantages de Web3 DataFi incluent :
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est le meilleur point d'entrée pour participer à des projets d'IA décentralisée. Les utilisateurs peuvent s'impliquer en fournissant des données, en évaluant des modèles et d'autres tâches simples, ce qui rend la barrière à l'entrée relativement basse.
Récemment, plusieurs projets Web3 DataFi ont obtenu un financement considérable. Les principaux projets incluent :
Bien que ces projets aient actuellement des barrières d'entrée faibles, il est crucial d'accumuler des utilisateurs et de créer une adhésion à l'écosystème dès le départ. Les défis auxquels ils sont confrontés incluent la gestion du travail humain, la garantie de la qualité des données, ainsi que l'amélioration de la transparence et du degré de décentralisation du projet.
L'application à grande échelle de DataFi nécessite d'attirer un nombre suffisant d'utilisateurs individuels pour participer à l'écosystème des données, tout en obtenant la reconnaissance des entreprises mainstream. Certains projets comme Sahara AI et Vana ont déjà réalisé de bons progrès dans ce domaine.
DataFi représente une relation de coexistence à long terme entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Pour ceux qui se sentent anxieux à l'ère de l'IA ou qui ont encore des idéaux en matière de blockchain, participer à DataFi pourrait être un choix judicieux pour s'adapter à la tendance.