Rachel,金色財經
11月27日,趙長鵬在X上發文稱,AI 數據標注等任務非常適合通過區塊鏈完成,可借助全球低成本勞動力,並通過加密貨幣即時支付,打破地域限制。
數據標記是指對原始數據(如文本、圖像、音頻等)進行人工或自動化的標注,使其具有特定的結構化信息。標記的數據用於訓練機器學習或人工智能模型,例如爲文本標注情感類別(正面、負面、中立)就是一種數據標記。而將區塊鏈用於人工智能數據標注,特別適用於需要高透明度、可信性和分布式協作的數據標注場景。這不僅可以提升數據標注的效率和質量,還爲全球協作和數據交易創造了新的可能性。
目前,這一賽道有哪些優質的項目?賽道發展前景如何?
區塊鏈在AI數據標記中的作用
區塊鏈是一種去中心化的分布式帳本技術,具有透明性、不可篡改性和可追溯性等特點。這些特點在數據標記中可以解決傳統方法中的以下問題:
應用場景
相關項目
項目代幣的經濟模型如下:
社區獎勵*:通過參與數據標注和分析,用戶可獲得 $OORT 代幣獎勵。此外,還可能獲得與貢獻掛鉤的獨特 NFT,這些 NFT 提供額外權益,如提高年收益率 (APY) 的獎勵、設備折扣和 DAO 投票權。*
任務抵押*:參與者需抵押至少 210 個 $OORT 代幣,以表明對任務的承諾,完成任務後會返還代幣並發放獎勵。*
銷售收益分成*:部分 NFT 持有者還可從未來的數據銷售收入中分紅,進一步提升長期收益。*
***社區獎勵:10%的Public代幣將用於用戶前期交互的空投獎勵,具體來說獲取空投的方法有三種,****成爲 AI Builder:收集高質量互聯網內容;*成爲 AI Validator:驗證收集的內容;成爲 AI Developer:使用已驗證數據集訓練 AI 代理。
代幣分配***:***項目在 2024 年 1 月完成了 200 萬美元的種子輪融資,投資方包括 IOBC Capital、Foresight Ventures、Solana Foundation、Everstate Capital 及多位人工智能學界知名院士教授等,目前具體的 PublicAI 代幣分配細節尚未明確。
面臨的挑戰
目前,幾大因素束縛該賽道的發展:一是是AI數據標記需要較高的計算和存儲資源;二是項目性能受制於區塊鏈的擴展性;三是技術標準化和監管尚不完善。
其中,第二點是或許是目前所面臨的最大的挑戰。因爲AI 數據標記和模型訓練通常需要大量的計算資源,而區塊鏈網路中的節點計算能力有限。如何在保證區塊鏈去中心化特性的前提下,有效地整合和利用分布式計算資源來滿足 AI 數據標記項目的計算需求,是一個亟待解決的問題。據悉,幣安旗下的Greenfield 正在爲這一賽道提供存儲支持,期待能有更多的存儲和計算資源在這一領域進行實踐。
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趙長鵬喊單的AI數據標記賽道 現在發展怎樣了?
Rachel,金色財經
11月27日,趙長鵬在X上發文稱,AI 數據標注等任務非常適合通過區塊鏈完成,可借助全球低成本勞動力,並通過加密貨幣即時支付,打破地域限制。
數據標記是指對原始數據(如文本、圖像、音頻等)進行人工或自動化的標注,使其具有特定的結構化信息。標記的數據用於訓練機器學習或人工智能模型,例如爲文本標注情感類別(正面、負面、中立)就是一種數據標記。而將區塊鏈用於人工智能數據標注,特別適用於需要高透明度、可信性和分布式協作的數據標注場景。這不僅可以提升數據標注的效率和質量,還爲全球協作和數據交易創造了新的可能性。
目前,這一賽道有哪些優質的項目?賽道發展前景如何?
區塊鏈在AI數據標記中的作用
區塊鏈是一種去中心化的分布式帳本技術,具有透明性、不可篡改性和可追溯性等特點。這些特點在數據標記中可以解決傳統方法中的以下問題:
應用場景
相關項目
項目代幣的經濟模型如下:
社區獎勵*:通過參與數據標注和分析,用戶可獲得 $OORT 代幣獎勵。此外,還可能獲得與貢獻掛鉤的獨特 NFT,這些 NFT 提供額外權益,如提高年收益率 (APY) 的獎勵、設備折扣和 DAO 投票權。*
任務抵押*:參與者需抵押至少 210 個 $OORT 代幣,以表明對任務的承諾,完成任務後會返還代幣並發放獎勵。*
銷售收益分成*:部分 NFT 持有者還可從未來的數據銷售收入中分紅,進一步提升長期收益。*
項目代幣的經濟模型如下:
***社區獎勵:10%的Public代幣將用於用戶前期交互的空投獎勵,具體來說獲取空投的方法有三種,****成爲 AI Builder:收集高質量互聯網內容;*成爲 AI Validator:驗證收集的內容;成爲 AI Developer:使用已驗證數據集訓練 AI 代理。
代幣分配***:***項目在 2024 年 1 月完成了 200 萬美元的種子輪融資,投資方包括 IOBC Capital、Foresight Ventures、Solana Foundation、Everstate Capital 及多位人工智能學界知名院士教授等,目前具體的 PublicAI 代幣分配細節尚未明確。
面臨的挑戰
目前,幾大因素束縛該賽道的發展:一是是AI數據標記需要較高的計算和存儲資源;二是項目性能受制於區塊鏈的擴展性;三是技術標準化和監管尚不完善。
其中,第二點是或許是目前所面臨的最大的挑戰。因爲AI 數據標記和模型訓練通常需要大量的計算資源,而區塊鏈網路中的節點計算能力有限。如何在保證區塊鏈去中心化特性的前提下,有效地整合和利用分布式計算資源來滿足 AI 數據標記項目的計算需求,是一個亟待解決的問題。據悉,幣安旗下的Greenfield 正在爲這一賽道提供存儲支持,期待能有更多的存儲和計算資源在這一領域進行實踐。