У сфері ШІ ми перебуваємо в епоху глобальної конкуренції за створення найкращих базових моделей. Хоча обчислювальні можливості та архітектура моделей є важливими, справжнім захистом є тренувальні дані. Найбільша новина в світі ШІ цього місяця - це демонстрація сили Meta, де Цукерберг активно шукає таланти, формуючи розкішну команду ШІ, в якій переважають китайські наукові кадри. Керівником є 28-річний Alexander Wang, засновник Scale AI, яка наразі оцінюється в 29 мільярдів доларів і надає послуги з даними для кількох великих компаній ШІ, включаючи американські військові, OpenAI, Anthropic, Meta тощо.
Причиною, чому Scale AI змогла виділитися, є те, що вона рано усвідомила важливість даних у галузі штучного інтелекту. Якщо великий модель порівняти з людиною, то модель — це тіло, обчислювальна потужність — це їжа, а дані — це знання та інформація. У процесі швидкого розвитку великих мовних моделей акцент в індустрії змістився з архітектури моделі на обчислювальну потужність, і тепер важливість даних поступово стає більш очевидною.
Scale AI зосереджується на створенні міцної основи даних для AI-моделей, не лише видобуваючи існуючі дані, але й звертаючи увагу на бізнес зі створення даних, а також формуючи команду тренерів AI для надання якісних даних для навчання моделей. Навчання моделей ділиться на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. Попереднє навчання схоже на те, як дитина вчиться говорити, і потребує великої кількості інформації з Інтернету; доопрацювання ж подібне до шкільної освіти, має чіткий напрямок і цілі. Тому нам потрібні два типи даних: один тип - це величезна кількість даних, які не потрібно сильно обробляти, а інший тип - це дані, які потрібно ретельно розробити та відфільтрувати для розвитку специфічних можливостей моделі.
З встановленням основних архітектур моделей та поступовим зниженням переваги обчислювальної потужності дані стануть ключовим фактором для великих виробників моделей у збереженні конкурентних переваг. Високоякісні, професійні навчальні дані суттєво вплинуть на можливості моделі. У довгостроковій перспективі дані штучного інтелекту також є ринком з ефектом складних відсотків, активи даних з часом накопичуватимуться і ставати ще більш цінними.
В порівнянні з традиційними компаніями даних, Web3 має природні переваги в галузі AI даних, що призвело до виникнення концепції DataFi. Переваги Web3 DataFi включають:
Смарт-контракти забезпечують суверенітет, безпеку та конфіденційність даних
Розподілена архітектура приваблює відповідну робочу силу з усього світу
Блокчейн забезпечує чіткі механізми стимулювання та розрахунків
Сприяє створенню ефективного, відкритого єдиного ринку даних
Для звичайних користувачів DataFi є найкращою можливістю для участі в децентралізованих AI проектах. Користувачам не потрібно дорогого апаратного забезпечення або спеціальних навичок, достатньо виконати прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо.
Наразі кілька проектів DataFi отримали значне фінансування:
Sahara AI: фінансування 49 мільйонів доларів США, створення децентралізованої інфраструктури AI та торговельного ринку
Yupp: фінансування 33 мільйони доларів США, зосередження на зборі відгуків про моделі ШІ
Vana: фінансування 23 мільйони доларів США, перетворення особистих даних на монетизовані цифрові активи
Chainbase: фінансування 16,5 мільйона доларів, зосередження на обробці даних на блокчейні
Sapien: фінансування 15,5 мільйона доларів США, перетворення знань людства на дані для навчання ШІ
Prisma X: фінансування 11 мільйонів доларів США, розробка відкритого координаційного рівня для роботів
Masa: фінансування 8,9 мільйона доларів США, проект підмережі даних екосистеми Bittensor
Irys: фінансування 8,7 мільйона доларів США, надає програмоване зберігання даних та обчислення
ORO: фінансування 600 мільйонів доларів США, спрямоване на залучення звичайних людей до внесків в штучний інтелект
Gata: фінансування 400 мільйонів доларів США, створення децентралізованого рівня даних
Ці проекти наразі мають відносно невисокі бар'єри для входу, але раннє накопичення користувачів та екологічної прихильності є надзвичайно важливими. Водночас вони стикаються з викликами, такими як забезпечення якості даних та підвищення прозорості. Масштабне застосування DataFi потребує залучення достатньої кількості особистих користувачів, а також визнання з боку основних підприємств.
У довгостроковій перспективі DataFi представляє нову парадигму, де людський інтелект, базуючись на смарт-контрактах, довгостроково розвиває машинний інтелект і врешті-решт отримує від цього вигоду. Для тих, хто сповнений невизначеності щодо епохи ШІ, але все ще вірить у ідеали блокчейну, участь у DataFi буде вдалим вибором.
Переглянути оригінал
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.
6 лайків
Нагородити
6
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-aa7df71e
· 4год тому
Ця велика китайська команда підтримала рекомендацію купувати просадку приєднуйтесь
Переглянути оригіналвідповісти на0
GigaBrainAnon
· 4год тому
фінансування scale змушує мене бачити зірки, ця хвиля має шанси!
Переглянути оригіналвідповісти на0
CommunityJanitor
· 4год тому
Ганьте Кліпові купони 28 років оцінка 290 мільярдів
Висхідна траса даних AI: проєкти DataFi отримали великі інвестиції.
З точки зору AI-даних, потенціал DataFi
У сфері ШІ ми перебуваємо в епоху глобальної конкуренції за створення найкращих базових моделей. Хоча обчислювальні можливості та архітектура моделей є важливими, справжнім захистом є тренувальні дані. Найбільша новина в світі ШІ цього місяця - це демонстрація сили Meta, де Цукерберг активно шукає таланти, формуючи розкішну команду ШІ, в якій переважають китайські наукові кадри. Керівником є 28-річний Alexander Wang, засновник Scale AI, яка наразі оцінюється в 29 мільярдів доларів і надає послуги з даними для кількох великих компаній ШІ, включаючи американські військові, OpenAI, Anthropic, Meta тощо.
Причиною, чому Scale AI змогла виділитися, є те, що вона рано усвідомила важливість даних у галузі штучного інтелекту. Якщо великий модель порівняти з людиною, то модель — це тіло, обчислювальна потужність — це їжа, а дані — це знання та інформація. У процесі швидкого розвитку великих мовних моделей акцент в індустрії змістився з архітектури моделі на обчислювальну потужність, і тепер важливість даних поступово стає більш очевидною.
Scale AI зосереджується на створенні міцної основи даних для AI-моделей, не лише видобуваючи існуючі дані, але й звертаючи увагу на бізнес зі створення даних, а також формуючи команду тренерів AI для надання якісних даних для навчання моделей. Навчання моделей ділиться на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. Попереднє навчання схоже на те, як дитина вчиться говорити, і потребує великої кількості інформації з Інтернету; доопрацювання ж подібне до шкільної освіти, має чіткий напрямок і цілі. Тому нам потрібні два типи даних: один тип - це величезна кількість даних, які не потрібно сильно обробляти, а інший тип - це дані, які потрібно ретельно розробити та відфільтрувати для розвитку специфічних можливостей моделі.
З встановленням основних архітектур моделей та поступовим зниженням переваги обчислювальної потужності дані стануть ключовим фактором для великих виробників моделей у збереженні конкурентних переваг. Високоякісні, професійні навчальні дані суттєво вплинуть на можливості моделі. У довгостроковій перспективі дані штучного інтелекту також є ринком з ефектом складних відсотків, активи даних з часом накопичуватимуться і ставати ще більш цінними.
В порівнянні з традиційними компаніями даних, Web3 має природні переваги в галузі AI даних, що призвело до виникнення концепції DataFi. Переваги Web3 DataFi включають:
Для звичайних користувачів DataFi є найкращою можливістю для участі в децентралізованих AI проектах. Користувачам не потрібно дорогого апаратного забезпечення або спеціальних навичок, достатньо виконати прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо.
Наразі кілька проектів DataFi отримали значне фінансування:
Ці проекти наразі мають відносно невисокі бар'єри для входу, але раннє накопичення користувачів та екологічної прихильності є надзвичайно важливими. Водночас вони стикаються з викликами, такими як забезпечення якості даних та підвищення прозорості. Масштабне застосування DataFi потребує залучення достатньої кількості особистих користувачів, а також визнання з боку основних підприємств.
У довгостроковій перспективі DataFi представляє нову парадигму, де людський інтелект, базуючись на смарт-контрактах, довгостроково розвиває машинний інтелект і врешті-решт отримує від цього вигоду. Для тих, хто сповнений невизначеності щодо епохи ШІ, але все ще вірить у ідеали блокчейну, участь у DataFi буде вдалим вибором.