Оригінальний заголовок: Протокол AIT - революційний підхід до маркування та обробки великих даних

Протокол AIT - це компанія Web3/AI-native з більш ніж 100 000 гаманців, підключених до своєї додаткової програми.

Давайте почнемо з TLDR про AIT.

Метою протоколу AIT є забезпечення безшовної інтеграції штучного інтелекту в різні галузі шляхом надання послуг високоякісної анотації даних та навчання моделей штучного інтелекту, які дозволяють бізнесу та дослідникам використовувати повний потенціал штучного інтелекту.

Протокол AIT зробить це, надаючи необхідні інструменти та знання для того, щоб зробити штучний інтелект доступним для всіх.

Вступ

Протокол AIT використовує потужність технології блокчейн для створення децентралізованого ринку праці, який перетинає міжнародні кордони. Децентралізований ринок AIT пропонує користувачам брати участь в завданнях "Train-to-Earn", концепція, що одночасно дозволяє їм отримувати винагороду, активно вносячи внесок у прогрес моделей штучного інтелекту та розробку передових рішень.

Ця візія зумовлена постійно зростаючим попитом на високоякісні структуровані дані в галузі розробки застосувань штучного інтелекту. Для мільйонів маркувальників даних AIT служить їх вступом у захопливий світ технології web3, що є значним кроком у напрямку прийняття цієї трансформаційної ери цифрового інноваційного потенціалу.

Це було б неможливо без деяких ключових членів команди:

• CEO | Shin Do: співзасновник Megala Ventures, співзасновник Heros & Empires, греймфай з 2 млн завантажень на iOS, міцне зв'язок з засновниками та екосистемою web3.

• CTO | Тоні Ле: співзасновник PharmApp Tech Inc., рішення, розроблені більш ніж 60 стратегіями на основі даних, сертифікований професійний інженер машинного навчання Google Cloud, сертифікований професійний інженер даних Google Cloud, сертифікований SnowPro, випускник MIT програми з науки про дані та машинного навчання

Добре, анон. Я знаю, що ти думаєш, що такі речі можуть стати складними.

Тож давайте пояснимо AIT простими словами для п'ятирічного.

Штучний інтелект не може функціонувати без даних. Ймовірно, ви помітили, що компанії у світі web2, такі як Microsoft, IBM, Amazon і т.д., звільнені від нього.

Причина? Ну, коли розробляють і запускають свої продукти, малі стартапи зі штучним інтелектом стикаються з великими перешкодами. Боротьба з великими наборами даних реальна. Це вимагає великих витрат, часу і висококваліфікованого персоналу, включаючи високооплачуваних даних вчених.

Ось де входить AIT Protocol.

Протокол AIT - це революційний підхід до обробки та аналізу великих даних, спрямований на вирішення проблем, з якими стикаються малі стартапи зі штучного інтелекту. Протокол поєднує потужність машинного навчання з експертністю реальних людей для створення більш ефективного та вигідного рішення.

Використовуючи величезні ресурси блокчейн-спільноти та інноваційну модель 'Навчайся-щоб-заробити', AIT Protocol використовує велику кількість користувачів, які готові надати свою експертизу проекту. Це дозволяє протоколу знижувати витрати, при цьому забезпечуючи високу якість результатів.

Протокол AIT усуває потребу у дорогих посередниках, з'єднуючи ініціативи технології штучного інтелекту напряму з користувачами, які класифікують і аналізують величезні обсяги даних. Це дозволяє заощадити час і гроші, забезпечуючи при цьому те, що лише кваліфіковані особи обробляють дані.

Протокол AIT також призначений для самовдосконалення. Оскільки алгоритми машинного навчання стають все розумнішими, вони можуть брати на себе все більше та більше роботи, в результаті чого зменшиться обсяг роботи людини.

Отже, протокол AIT є не лише ефективним засобом вирішення, але й дуже масштабованим.

6 основних напрямків протоколу AIT

1. Відмінність в послугах анотування даних: AIT Протокол пишається тим, що надає точні та всебічні послуги з анотування даних. Високоякісні навчальні дані є основою успішних моделей штучного інтелекту. Команда присвячена маркуванню, тегуванню та анотуванню даних з міцною увагою до деталей, забезпечуючи, що алгоритми штучного інтелекту навчаються на найточнішій та найнадійнішій інформації, доступній.
2. Налаштований навчальний модель штучного інтелекту: У світі штучного інтелекту універсальні рішення не працюють. AIT Протокол спрямовується на налаштування навчання моделей штучного інтелекту, щоб задовольнити унікальні потреби кожного клієнта. Чи це обробка природної мови, комп'ютерне зору або системи рекомендацій, вони налаштовують свої методології навчання, щоб забезпечити оптимальну продуктивність.
3. Етична анотація даних: Протокол AIT глибоко забезпечений етичними практиками анотації даних. Вони надають пріоритет конфіденційності та безпеці, забезпечуючи, що всі анотації даних відповідають найвищим етичним стандартам та правилам захисту даних.
4. Інновації та дослідження: Команда присвячена тому, щоб залишатися на передній кромці досліджень в галузі штучного інтелекту, постійно досліджуючи нові техніки, технології та методології для підвищення точності та ефективності анотування даних та навчання моделей штучного інтелекту.
5. Співпраця та обмін знаннями: AIT Protocol розуміє співпрацювальний характер розвитку штучного інтелекту. Вони активно спілкуються зі своїми клієнтами, партнерами та широкою спільнотою штучного інтелекту для обміну знаннями та інсайтами.
6. Доступність та доступність: вони прагнуть зробити технологію штучного інтелекту доступною для широкого кола бізнесу та дослідників. Протокол AIT пропонує моделі ціноутворення на вільному ринку та масштабовані рішення, щоб забезпечити, що організації будь-якого розміру можуть скористатися нашою експертизою.

Загалом, візія протоколу AIT полягає в тому, щоб очолити революцію в галузі штучного інтелекту, його місія полягає в тому, щоб надавати підприємствам та дослідникам можливості, а його увага зосереджена на наданні послуг анотування даних найвищого рівня та навчанні моделей штучного інтелекту, дотримуючись етичних стандартів та сприяючи інноваціям.

Екосистема та Партнерства

Протокол AIT уклав партнерство з багатьма надійними проектами в галузі. Заслуговують на згадку LayerZero, OKX Chain, zkSync, Monad, Shardeum, Coin98, PaalAI, MetaBros та General TAO Ventures.

General TAO Ventures - це надзвичайно існуюче партнерство, тому давайте трохи більше поговоримо про це.

Партнерство AIT Protocol та General TAO Ventures та: Нова ера для мережі Bittensor

Ця співпраця призвела до створення одного з перших 32 підмереж у екосистемі Bittensor, а саме першої підмережі, розробленої місцевою web3 компанією, свідчення інноваційного духу та передбачувального підходу обох компаній.

GTV прагне поширювати межі інцентивізованого, розподіленого машинного навчання. Їх продуктово-орієнтований підхід спрямований на платформи, які не тільки максимізують участь в мережі Bittensor, але й надають можливість кінцевим користувачам вносити цінну вартість.

Einstein-AIT (Підмережа 3): Злиття можливостей

Партнерство між GTV та AIT породило підмережу, яка має на меті переосмислити можливості мережі Bittensor. Ця підмережа розроблена для оптимізації точності відповідей, дозволяючи мовній моделі автономно писати, тестувати та виконувати код унікальними середовищами Python. Результатом є платформа, яка не лише надає точні та практичні відповіді, але й значно підвищує точність та якість відповідей в мережі в цілому.

Підмережа AIT-GTV (SN3) - це міцний та надійний домен, присвячений складним математичним операціям та логічному мисленню. Вона надасть можливості для стартапів, підприємств та навіть інших підмереж Bittensor шляхом надання передових математичних обчислень за допомогою наших власних власних моделей, а також зручних API.

Візія партнерства створення бездозвільної та децентралізованої служби ідеально узгоджується з основними цінностями Bittensor, сприяючи створенню середовища, де інновації забезпечуються колективною силою та різноманіттям її учасників.

Реальний вплив на світ та майбутній ріст

Реальні застосування цього партнерства є великі й різноманітні. Від наукових досліджень до освіти, програмування й навіть права, можливості підмережі можна використовувати для просування й вирішення реальних проблем. Модель 'Навчайся-заробляй' також забезпечує, що користувачі, які сприяють удосконаленню штучного інтелекту, отримують винагороду, створюючи доброчесний цикл зростання й розвитку.

Поглядаючи вперед, дорожня карта партнерства GTV та AIT включає ряд стратегічних етапів, спрямованих на максимізацію потенціалу підмережі. Від впровадження додаткової моделі стимулювання (SIM) для шахтарів, валідаторів та навіть кінцевих користувачів (ще одного «першого» на мережі Bittensor) до створення конкурентного середовища та розроблення застосунків, що працюють на спільноті, майбутнє світле для цього спільного підприємства.

Через своє партнерство вони запустили одну з перших 32 підмереж на екосистемі Bittensor. Вони розробляють підмережу, яка покращить точність відповіді для LLMs та максимізує винагороди для шахтарів на Bittensor.

Вони прагнуть допомогти мережі Bittensor досягти Золотого стандарту для LLMs: Підмережа Ейнштейн-АІТ буде діяти як суперзарядка для інших LLMs на TAO.

Іншими словами, AIT входить в змагання коней підмережі: $TAOзростання =$AITзростання

AIT використовує мережу мереж, яка надасть роботу з анотації даних для нашої глобальної робочої сили

AIT заробить$TAOз операцій підмережі, які будуть перевкладені назад в$AITзростання та спільнота через:

Викуп токенів $AIT

-Розробка платформи

-Зростання $AITбаза власників токенів

-Сприяння користувачам

Добре, аноніме.

Ми вже розглянули багато інформації про протокол AIT, але можливо ви запитали себе питання: які саме проблеми вони фактично вирішують?

Давайте почнемо розглядати проблеми, а потім у наступному розділі побачимо, як AIT вирішує це.

Проблеми та виклики

Обробка даних - це ключовий елемент високоякісних додатків штучного інтелекту, а точність цього процесу анотування даних є критичною. Однак традиційні методи, що використовуються в анотуванні даних, зараз мають проблеми з відповіданням вимогам постійно розширюючогося ландшафту штучного інтелекту.

Два основних виклики стикаються з цим конвенційним парадигмом: неефективність та високі витрати.

Неефективність

Традиційний підхід до анотування даних віддзеркалює будівництво піраміди, яке сильно залежить від ручної праці. Цей трудоємний метод, який колись був стандартом, зараз виявляється недостатнім перед стрімким розвитком технологій штучного інтелекту. Неефективності, вбудовані в цей застарілий процес, виступають як ковзання, що створює хвилюючий ефект, який не тільки споживає цінний час, але й заважає безперешкодному розвитку застосунків штучного інтелекту.

Додаванням до цих викликів є відсутність маркувальників, які б мали знання у галузі web3, що додатково поглиблює обмеження традиційних методів анотування. При продовженні розвитку сфери штучного інтелекту відсутність експертизи у внутрішніх тонкощах web3 ускладнює затримки та обмеження, з якими стикаються проекти.

Високі витрати

Декілька факторів сприяють високим витратам, пов'язаним з традиційними методами анотування даних. По-перше, залучення кваліфікованих анотаторів є викликом і коштує дорого.

Наявність робочих кадрів з необхідною експертизою може бути обмеженою, що призводить до конкурентних ринків праці та зростання заробітних плат. Прийняття на роботу нових працівників також споживає ресурси та збільшує витрати. Крім того, традиційні умови оплати додають витрат. Ці високі витрати можна класифікувати наступним чином:

1. Додаткові витрати за неправильними мітками: Помилки, скоєні під час процесу анотування, можуть призвести до дорогих переглядів, оскільки точність даних є найважливішою для застосувань штучного інтелекту. Виправлення помилок збільшує витрати і продовжує терміни проекту.
2. Дороговизна ручного збору даних: Збір даних часто потребує наймання людської праці, що може бути дорогим та часовим підприємством, особливо для великомасштабних наборів даних.
3. Мітка, що потребує багато праці: Покладання лише на людських анотаторів призводить до працезатратних процесів, які схильні до заторів та неефективності, що ускладнює встигати за темпами розвитку штучного інтелекту.

Рішення протоколу AIT до проблеми

Рішення AIT представляють собою зміну парадигми у анотуванні даних, що вирішує неефективність і високі витрати, які турбували традиційні методи.

За допомогою використання потужності HITL (більше про це в наступному розділі), глобальної робочої сили веб3, оптимізованого вступу на роботу та ринку без дозволів, AIT відкриває шлях у майбутнє інтелектуальної обробки даних, яка не тільки економічніша, але й ефективніша та доступна глобальній аудиторії.

Human-In-The-Loop (HITL)

Їхня методика людини-в-петлі (HITL) є гармонійним поєднанням людської експертизи та передових можливостей машинного навчання.

Сполучаючи людську інтуїцію з ефективністю штучного інтелекту, вони не лише зменшують залежність від людської праці, але й значно підвищують загальну ефективність процесу маркування. Ця стратегічна співпраця надає компаніям можливість безперешкодно відповідати зростаючим вимогам у сфері розвитку штучного інтелекту.

Всесвітня робоча сила Web3

Ми розбираємо географічні та доступові бар'єри, відкриваючи еру, де будь-хто з підключенням до Інтернету може безперешкодно долучитися до завдань з анотування даних. Цей трансформаційний підхід не лише перетинає традиційні обмеження, але й надає компаніям доступ до доступної, цілодобової глобальної робочої сили.

Завдяки поєднанню потужності Інтернету та технології блокчейн вони формують децентралізовану, безкордонну робочу силу, здатну обробляти дані ефективно та вигідно.

Оптимізований процес реєстрації та міжнародні платежі

Їхнє зобов'язання до залучення користувачів починається з впровадження надійних процесів Know Your Customer (KYC), що гарантує безпеку та надійність платформи. Вони пішли далі, спростивши процедури підключення, зробивши його надзвичайно простим для працівників, щоб безперешкодно приєднатися до їхньої платформи.

Ринок без дозволів

Платформа AIT дозволяє компаніям, проєктам та індивідуумам створювати власні завдання з анотування даних, відкриваючи шлях до динамічного ринку, де користувачі отримують винагороду за участь у маркуванні наборів даних.

Ця бездозвільна середовище спонукає здорову конкуренцію та сприяє інноваціям, що стимулює створення ефективних рішень.

Як працюють анотації даних web3?

Ми розглянемо фігуру нижче, щоб зрозуміти це. Ось пояснення:

Подорож починається з команди досвідчених науковців-даних, готових попередньо позначити початкові набори даних, надані нашими цінними клієнтами (залишилися на фігурі).

Ці початкові мітки служать фундаментом, який проходить трансформаційний процес, забезпечений нашою живою спільнотою користувачів та підтримується передовими алгоритмами машинного навчання.

Кінцевий набір даних проходить тщательну валідацію, яку проводять дані вчені, що гарантує найвищі рівні точності та якості. Цей процес валідації служить візитною карткою доставки надійних даних.

Цей відібраний набір даних - це не лише кінцева точка; це початок надання клієнтам можливостей. Як ви можете побачити, процес є постійним, і проводяться ітерації за ітераціями, щоб зробити продукт якнайкращим.

Набір даних як послуга (DaaS)

У постійно змінному світі децентралізованих технологій протокол AIT стоїть на передньому краї, вводячи революційну силу - AIT Protocol Marketplace (ілюстрація нижче).

Охоплюючи спектр від аналітики блокчейну до даних децентралізованих додатків, ці набори даних, які вчені завантажують, проходять ретельну обробку, що зумовлена колективною потужністю спільноти AIT.

Цей спільний зусилля розблоковує справжній потенціал кожного набору даних, розкриваючи цінні уваги та застосування.

Ці набори даних представлені передплатникам на ринку даних протоколу AIT, динамічному вузлі, який привертає ентузіастів даних, дослідників та бізнес.

Цей ринок перетинає традиційні парадигми обміну даними, з'єднуючи постачальників даних з тими, хто потребує, і сприяючи живому екосистемі, де справжня вартість даних повністю реалізується.

Індивідуальні AI рішення

Протокол AIT сприймає створення власного штучного інтелекту для потреб конкретної компанії як стратегічну інвестицію, яка може трансформувати бізнес, використовуючи повний потенціал штучного інтелекту.

Завдяки використанню технології web3 та величезній кількості криптопрацівників, витрати, пов'язані з створенням індивідуальних рішень з штучного інтелекту, досягли небаченого рівня доступності та доступності.

Розподіл токенів та токеноміка

$AIT - це внутрішній та управлінський токен екосистеми протоколу AIT, з фіксованим обсягом у 1 мільярд токенів. Він надає доступ до функцій протоколу AIT.

$AIT служить валютою платформи для оплати підписки на Marketplace, обробки даних, оренди штучного інтелекту та Launchpad.

Ось графік вестингу:

Дорожня карта

Q1 - 2024

• Маркетингові кампанії
• AIT Модератор Бот - Продукт Живий на Telegram (MaaS)
• AIT Data Tracking Bot - Демонстрація продукту
• Платформа перевірки даних в реальному часі
• Вступ клієнтів Web3

Q2 - 2024

• Набір даних як сервіс (DaaS)
• AI Data Marketplace
• AIT Data Tracking Bot - Продукт в прямому ефірі на Telegram
• Більше інтеграцій блокчейну

Q3 - 2024

• Web3 AI Solutions Надання (Конкретна компанія)

Ви можете прочитати більше подробиць тут: @nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

Висновок

Останнім часом широко визнано використання великих наборів даних у розвитку штучного інтелекту (AI). Фактично, було доведено, що AI не може функціонувати без даних.

Ринковий обсяг аналітики великих даних очікується досягнути 271,83 мільярда доларів до 2022 року, що є значущою цифрою. Проте це поле гри для великих технологічних гігантів, таких як Microsoft, IBM, Amazon, серед інших. При розробці та запуску своїх продуктів малі стартапи зі штучним інтелектом стикаються з великими перешкодами.

Боротьба з великими наборами даних справжня. Це коштує, забирає багато часу, і потребує висококваліфікованого персоналу, включаючи високооплачуваних науковців-даналітиків.

Ось де входить AIT Protocol.

Протокол AIT - це революційний підхід до обробки та аналізу великих даних, спрямований на вирішення проблем, з якими стикаються невеликі початкові стартапи зі штучним інтелектом. Протокол поєднує потужність машинного навчання з експертністю реальних людей для створення більш ефективного та економічного рішення.

На завершення, протокол AIT надає платформу аналізу великих даних наступного покоління, яка дозволяє малим стартапам подолати непередбачувані перешкоди, з якими вони зіштовхуються під час розробки та запуску продукту. Його винахідницький підхід поєднує силу машинного навчання з експертизою реальних людей, і має потенціал революціонізувати обробку та аналіз великих даних.

І, до речі! Як останнє тут, давайте просто візьмемо одну секунду, щоб вивчити тут діаграму цін.

Ціна зросла на понад 800% за останні 3 місяці.

Як трейдер тенденцій, мені подобаються токени, що демонструють силу, і якщо ви буліш на штучний інтелект як на наратив (я, безумовно, такий), то цей токен, який має ринкову капіталізацію 60 мільйонів, ймовірно, досить недооцінений, якщо ви дивитесь на нього в довгостроковій перспективі.

NFA ofc.

Disclaimer：

1. Ця стаття була розміщена знову з [МАРШРУТ 2 FI], Усі авторські права належать оригінальному автору [МАРШРУТ 2 FI]. Якщо є зауваження до цього повторного друку, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони оперативно цим займуться.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не становлять жодних інвестиційних порад.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, розповсюдження або плагіатування перекладених статей заборонене.