Оригинальное название: Протокол AIT - Революционный подход к разметке и обработке больших данных

Протокол AIT - это компания Web3/AI-native с более чем 100 000 подключенными кошельками к своему dapp.

Давайте начнем с краткого изложения о AIT.

Цель протокола AIT заключается в обеспечении безупречной интеграции искусственного интеллекта в различные отрасли путем предоставления высококачественных услуг по аннотированию данных и обучению моделей ИИ, которые позволяют бизнесу и исследователям раскрыть полный потенциал искусственного интеллекта.

Протокол AIT будет делать это, предоставляя необходимые инструменты и знания для того, чтобы сделать искусственный интеллект доступным для всех.

Введение

Протокол AIT использует силу технологии блокчейн для создания децентрализованного рынка труда, который преодолевает международные границы. Децентрализованный рынок AIT предлагает пользователям участвовать в задачах "Обучение-заработок", концепция, которая одновременно позволяет им зарабатывать вознаграждения, активно способствуя прогрессу моделей искусственного интеллекта и разработке передовых решений.

Эта визия питается постоянным спросом на высококлассные структурированные данные в области разработки приложений искусственного интеллекта. Для миллионов маркеров данных AIT служит их первым шагом в захватывающий мир технологии web3, что является значительным шагом в освоении этой трансформационной эры цифровой инновации и возможностей.

Это было бы невозможно без некоторых ключевых членов команды:

• CEO | Shin Do: Сооснователь Megala Ventures, Сооснователь Heros & Empires, gamefi с 2 млн загрузок на iOS, крепкие связи с основателями и экосистемой web3.

• CTO | Тони Ли: Сооснователь PharmApp Tech Inc., Решения, разработанные более чем 60 стратегиями, основанными на данных, Специалист по машинному обучению Google Cloud Professional, Специалист по данным Google Cloud Professional, Сертифицированный SnowPro, Выпускник программы по науке о данных и машинном обучении МИТ

Хорошо, анон. Я знаю, ты думаешь, что такие вещи могут стать сложными.

Итак, давайте объясним AIT простым языком, как для пятилетнего.

ИИ не может функционировать без данных. Вы, вероятно, видели, что компании в мире веб2, такие как Microsoft, IBM, Amazon и т. д., без ума от этого.

Причина? Ну, при разработке и запуске своих продуктов маленькие стартапы по искусственному интеллекту сталкиваются с серьезными препятствиями. Борьба с управлением огромных наборов данных реальна. Это затратно, занимает много времени и требует высококвалифицированного персонала, включая высокооплачиваемых специалистов по обработке данных.

Здесь вступает протокол AIT.

Протокол AIT - это революционный подход к обработке и анализу больших данных, целью которого является решение проблем, с которыми сталкиваются маленькие стартапы в области искусственного интеллекта. Протокол объединяет мощь машинного обучения с опытом реальных людей для создания более эффективного и экономически целесообразного решения.

Путем использования обширных ресурсов блокчейн-сообщества и инновационной модели "Train-To-Earn" AIT Protocol привлекает большое количество пользователей, готовых предоставить свои знания проекту. Это позволяет протоколу сохранять низкие затраты, при этом обеспечивая высококачественные результаты.

Протокол AIT устраняет необходимость в дорогих посредниках, соединяя инициативы технологий искусственного интеллекта напрямую с пользователями, которые классифицируют и анализируют огромные объемы данных. Это экономит время и деньги, обеспечивая при этом обработку данных только квалифицированными специалистами.

Протокол AIT также предназначен для самосовершенствования. Поскольку алгоритмы машинного обучения становятся все более интеллектуальными, они могут брать на себя все больше работы и в конечном итоге минимизировать трудовые нагрузки людей.

Следовательно, Протокол AIT - это не только экономичное решение, но и высокомасштабируемое.

6 областей фокусировки AIT Protocol

1. Превосходство в услугах аннотации данных: протокол AIT гордится предоставлением точных и всесторонних услуг аннотации данных. Высококачественные обучающие данные являются основой успешных моделей искусственного интеллекта. Команда посвящена разметке, тегированию и аннотации данных с тщательным вниманием к деталям, обеспечивая обучение алгоритмов искусственного интеллекта на самой точной и надежной информации, доступной в настоящее время.
2. Обучение модели искусственного интеллекта по индивидуальной программе: Универсальные решения не работают в мире искусственного интеллекта. Протокол AIT сосредотачивается на настройке обучения модели искусственного интеллекта под уникальные потребности каждого клиента. Будь то обработка естественного языка, компьютерное зрение или системы рекомендаций, они тонко настраивают свои методики обучения, чтобы обеспечить оптимальную производительность.
3. Этическая аннотация данных: Протокол AIT глубоко привержен этическим практикам аннотации данных. Они отдают предпочтение конфиденциальности и безопасности, обеспечивая соблюдение высочайших этических стандартов и правил защиты данных при аннотации.
4. Инновации и исследования: Команда посвящена оставаться на передовой в области исследований в области искусственного интеллекта, постоянно изучая новые методики, технологии и методологии для повышения точности и эффективности аннотации данных и обучения моделей искусственного интеллекта.
5. Сотрудничество и обмен знаниями: AIT Protocol понимает коллективный характер развития искусственного интеллекта. Они активно взаимодействуют со своими клиентами, партнерами и широким сообществом искусственного интеллекта для обмена знаниями и идеями.
6. Доступность и доступность: Они стремятся сделать технологию искусственного интеллекта доступной для широкого круга бизнеса и исследователей. AIT Protocol предлагает модели ценообразования свободного рынка и масштабируемые решения, чтобы обеспечить, что организации любого размера могут воспользоваться нашими знаниями.

В заключение, видение протокола AIT - лидировать в революции искусственного интеллекта, его миссия - давать возможность бизнесу и исследователям, а основное внимание уделяется предоставлению высококлассных услуг по аннотации данных и обучению моделей искусственного интеллекта, соблюдая этические стандарты и способствуя инновациям.

Экосистема & Партнерства

Протокол AIT сотрудничал с множеством надежных проектов в этой области. В числе почетных упоминаний - LayerZero, OKX Chain, zkSync, Monad, Shardeum, Coin98, PaalAI, MetaBros и General TAO Ventures.

General TAO Ventures - это супер существующее партнерство, так что давайте поговорим немного подробнее об этом.

Партнерство протокола AIT и General TAO Ventures: новая эра для сети Bittensor

Это сотрудничество привело к созданию одной из первых 32 подсетей в экосистеме Bittensor, и самой первой подсети, разработанной нативной веб3-компанией, свидетельство инновационного духа и предвидения обеих компаний.

GTV стремится выйти за пределы стимулируемого распределенного машинного обучения. Их продуктово-центрический подход сосредотачивается на платформах, которые не только максимизируют участие в сети Bittensor, но и позволяют конечным пользователям вносить существенное значение.

Einstein-AIT (Подсеть 3): Слияние возможностей

Партнерство между GTV и AIT породило подсеть, которая намерена переопределить возможности сети Bittensor. Эта подсеть разработана для оптимизации точности ответов, позволяя языковой модели автономно писать, тестировать и выполнять код в уникальных средах Python. Результатом является платформа, которая не только обеспечивает точные и практичные ответы, но и значительно улучшает точность и качество ответов во всей сети.

Подсеть AIT-GTV (SN3) - это надежный и надежный домен, посвященный сложным математическим операциям и логическому мышлению. Он будет усиливать стартапы, предприятия и даже другие подсети Bittensor, предлагая продвинутые математические вычисления с помощью наших собственных собственных моделей, а также удобные для пользователя API.

Видение партнерства по созданию безразрешительного и децентрализованного сервиса отлично сочетается с основными ценностями Bittensor, способствуя созданию среды, где инновации поддерживаются коллективной силой и разнообразием ее участников.

Реальный мир Влияние и будущий рост

Реальные приложения этого партнерства обширны и разнообразны. От научных исследований до образования, программирования и даже права, возможности подсети могут быть задействованы для продвижения и решения реальных проблем. Модель 'Обучение-Заработок' также гарантирует, что по мере того как пользователи вносят вклад в улучшение искусственного интеллекта, они вознаграждаются, создавая благодатный круг роста и развития.

Впереди на дороге карты для партнёрства GTV и AIT включает в себя ряд стратегических фаз, разработанных для максимизации потенциала подсети. От внедрения дополнительной модели поощрения (SIM) для майнеров, валидаторов и даже конечных пользователей (еще один 'первый' на сети Bittensor) до содействия конкурентной среды и разработки приложений, ориентированных на сообщество, будущее светло для этого совместного предприятия.

Через их партнерство они запустили один из первых 32 подсетей в экосистеме Bittensor. Они разрабатывают подсеть, которая улучшит точность ответа для LLMs и максимизирует вознаграждение для майнеров на Bittensor.

Они нацелены на то, чтобы помочь сети Bittensor достичь Золотого стандарта для LLMs: Подсеть Einstein-AIT будет действовать как ускоритель для других LLMs на TAO.

Иными словами, AIT вступает в скачки подсетей: $TAOрост =$AITрост

AIT входит в сеть сетей, которая будет предоставлять рабочие места по аннотированию данных для нашей глобальной рабочей силы

AIT будет зарабатывать$TAOиз операций подсети, которые будут реинвестированы обратно в$AITрост и сообщество через:

-$AIT токен выкупа

-Развитие платформы

-Рост $AITбаза держателей токенов

-Поощрения пользователей

Хорошо, анон.

Мы рассмотрели много фоновой информации о Протоколе AIT, но, возможно, вы задали себе вопрос: с какими проблемами они на самом деле борются?

Давайте начнем рассматривать проблемы, а затем в следующем разделе посмотрим, как AIT решает это.

Проблемы & Challenges

Обработка данных является ключевым элементом высококачественных приложений искусственного интеллекта, и точность этого процесса аннотирования данных критически важна. Однако традиционные методы, используемые в аннотации данных, сейчас испытывают трудности с удовлетворением требований постоянно расширяющегося ландшафта искусственного интеллекта.

Два основных вызова стоят перед этим конвенциональным парадигмой: неэффективность и высокие затраты.

Неэффективность

Традиционный подход к аннотированию данных напоминает построение пирамиды, сильно зависящей от ручного труда. Этот трудоемкий метод, хотя когда-то был стандартом, сейчас оказывается недостаточным перед быстрым развитием технологий искусственного интеллекта. Недостатки, присущие этому устаревшему процессу, выступают в качестве узких мест, создавая эффект волн, который не только поглощает ценное время, но и препятствует беспрепятственному развитию приложений искусственного интеллекта.

К усложнению этих проблем добавляется отсутствие маркировщиков, обладающих знаниями в области web3, что дополнительно усугубляет ограничения традиционных методов аннотирования. По мере развития сферы искусственного интеллекта отсутствие экспертизы в уникальных тонкостях web3 усиливает задержки и ограничения, с которыми сталкиваются проекты.

Высокая стоимость

Несколько факторов способствуют высоким затратам, связанным с традиционными методами аннотации данных. Во-первых, приобретение квалифицированных аннотаторов является сложным и дорогостоящим.

Доступность пулов трудовых ресурсов с необходимой экспертизой может быть ограничена, что приводит к конкурентным рынкам труда и росту заработной платы. Подготовка новых сотрудников также потребляет ресурсы и увеличивает затраты. Более того, обычные условия оплаты также увеличивают расходы. Эти высокие издержки могут быть классифицированы следующим образом:

1. Дополнительные затраты за неправильные метки: Ошибки, допущенные в процессе аннотации, могут привести к дорогостоящим исправлениям, поскольку точность данных является приоритетной для приложений искусственного интеллекта. Исправление ошибок увеличивает расходы и продлевает сроки проекта.
2. Дорогостоящий ручной сбор данных: Сбор данных часто требует найма рабочей силы, что может быть дорогостоящим и затратным процессом, особенно для крупных наборов данных.
3. Метка, требующая человеческого труда: Полное доверие только человеческим аннотаторам приводит к трудоемким процессам, склонным к узким местам и неэффективности, что затрудняет следование темпу развития искусственного интеллекта.

Решение AIT Protocol для проблемы

Решения AIT представляют собой кардинальный сдвиг в области аннотации данных, решающий проблемы неэффективности и высоких затрат, которые преследовали традиционные методы.

За счет использования мощи HITL (о чем будет рассказано в следующем разделе), глобального веб-3 трудового ресурса, оптимизированного процесса начальной настройки и разрешенного рынка, AIT готовит почву для будущего интеллектуальной обработки данных, которая не только более экономична, но и более эффективна и доступна для глобальной аудитории.

Human-In-The-Loop (HITL)

Их подход Human-In-The-Loop (HITL) представляет собой гармоничное сочетание человеческой экспертизы и передовых возможностей машинного обучения.

Совмещая человеческую интуицию с эффективностью искусственного интеллекта, они не только уменьшают зависимость от человеческого труда, но и существенно повышают общую эффективность процесса маркировки. Это стратегическое сотрудничество дает компаниям возможность беспрепятственно удовлетворять нарастающие требования к развитию искусственного интеллекта.

Глобальная рабочая сила Web3

Мы устраняем географические и доступовые барьеры, вводим новую эру, в которой любой человек с доступом в Интернет может без проблем вносить свой вклад в задачи аннотирования данных. Этот трансформационный подход не только преодолевает традиционные ограничения, но и предоставляет компаниям доступ к доступному круглосуточному глобальному трудовому потенциалу.

Пользуясь объединенной мощью интернета и технологии блокчейн, они создают децентрализованную, безграничную рабочую силу, способную обрабатывать данные эффективно и экономически выгодно.

Оптимизированный процесс регистрации и международные платежи

Их стремление к удобному взаимодействию с пользователями начинается с внедрения надежных процессов знания своего клиента (KYC), обеспечивая безопасную и надежную платформу. Они шагнули дальше, упростив процедуры регистрации, сделав это замечательно простым для работников, чтобы они могли плавно присоединиться к их платформе.

Безразрешительный рынок

Платформа AIT дает компаниям, проектам и отдельным лицам возможность создавать собственные задачи по аннотированию данных, что открывает путь к динамичному рынку, где пользователи получают вознаграждение за участие в разметке наборов данных.

Эта среда без разрешения разжигает здоровую конкуренцию и способствует инновациям, способствуя созданию экономически эффективных решений.

Как работают аннотации данных web3?

Мы рассмотрим рисунок ниже, чтобы понять это. Вот пояснение:

Путешествие начинается с команды опытных специалистов по обработке данных, готовых предварительно пометить оригинальные наборы данных, предоставленные нашими ценными клиентами (оставлено на рисунке).

Эти первоначальные метки служат основой, проходя через трансформационный процесс улучшения, основанный на нашем активном пользовательском сообществе и укрепленный передовыми алгоритмами машинного обучения.

Итоговый набор данных проходит тщательную проверку, проводимую специалистами по данным, обеспечивая высочайший уровень точности и качества. Этот процесс валидации служит главным показателем доставки надежных данных.

Этот отобранный набор данных - это не просто конечная точка; это начало повышения мощности клиентов. Как вы можете видеть, процесс является непрерывным, и итерации за итерациями выполняются для того, чтобы продукт был настолько хорош, насколько это возможно.

Набор данных как сервис (DaaS)

В постоянно меняющемся мире децентрализованных технологий протокол AIT стоит на переднем крае, вводя революционную силу - Рынок протокола AIT (иллюстрация ниже).

Охватывая спектр от аналитики блокчейна до данных децентрализованных приложений, эти наборы данных, которые ученые загружают, проходят тщательную обработку, осуществляемую коллективной силой сообщества AIT.

Это совместное усилие разблокирует истинный потенциал каждого набора данных, раскрывая ценные идеи и приложения.

Эти наборы данных представлены абонентам на рынке данных протокола AIT, динамичной связующей точке, привлекающей энтузиастов данных, исследователей и бизнес.

Этот рынок превосходит традиционные парадигмы обмена данными, соединяя поставщиков данных с теми, кто в них нуждается, и способствуя созданию живой экосистемы, где реальная ценность данных полностью реализуется.

Индивидуальные решения в области искусственного интеллекта

Протокол AIT воспринимает создание пользовательского искусственного интеллекта для потребностей конкретной компании как стратегическое вложение, которое может преобразить бизнес, освоив все потенциал искусственного интеллекта.

Благодаря использованию технологии веб3 и обилию криптовалютных рабочих расходы, связанные с созданием индивидуальных решений в области искусственного интеллекта, достигли беспрецедентного уровня доступности и доступности.

Распределение токенов и токеномика

$AIT - это основной токен и токен управления экосистемой протокола AIT, с фиксированным предложением в 1 миллиард токенов. Он обеспечивает доступ к функциям протокола AIT.

$AIT служит платформенной валютой для оплаты абонентской платы за использование Marketplace, обработки данных, аренды искусственного интеллекта и Launchpad.

Здесь график досрочного размещения акций:

Дорожная карта

Q1 - 2024

• Маркетинговые кампании
• AIT Модерационный бот - Продукт Live на Telegram (MaaS)
• AIT Data Tracking Bot - Демонстрация продукта
• Платформа валидации данных Live
• Подключение клиентов Web3

Q2 - 2024

• Набор данных как сервис (DaaS)
• AI Data Marketplace
• AIT Data Tracking Bot - Продукт Live на Telegram
• Больше интеграций блокчейна

Q3 - 2024

• Предоставление решений Web3 AI (конкретная компания)

Вы можете прочитать более подробную информацию здесь: @nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

Заключение

В последние годы использование больших наборов данных в развитии искусственного интеллекта (ИИ) было широко признано. Фактически, утверждается, что ИИ не мог бы функционировать без данных.

Рыночный объем аналитики Big Data ожидается достичь 271,83 миллиарда долларов к 2022 году, что является значительной цифрой. Однако это поле битвы для крупных технологических гигантов, таких как Microsoft, IBM, Amazon, среди прочих. При разработке и запуске своих продуктов маленькие стартапы по искусственному интеллекту сталкиваются с серьезными препятствиями.

Борьба с управлением огромных наборов данных реальна. Это затратно, занимает много времени и требует высококвалифицированного персонала, включая высокооплачиваемых специалистов по данным.

Здесь вступает протокол AIT.

Протокол AIT - это революционный подход к обработке и анализу больших данных, направленный на решение проблем, с которыми сталкиваются небольшие стартапы в области искусственного интеллекта. Протокол объединяет мощь машинного обучения с опытом реальных людей для создания более эффективного и экономически эффективного решения.

В заключение, протокол AIT предоставляет платформу аналитики больших данных следующего поколения, которая позволяет малым стартапам преодолеть сложные препятствия, с которыми они сталкиваются во время разработки и запуска продукта. Его изобретательный подход объединяет мощь машинного обучения с опытом реальных людей и имеет потенциал революционизировать обработку и анализ больших данных.

И, кстати! В качестве последнего здесь, давайте просто возьмем одну секунду, чтобы изучить график цен здесь.

Цена выросла более чем на 800% за последние 3 месяца.

Как трейдер-трендовик, мне нравятся токены, которые проявляют силу, и если вы бычьи на ИИ как на повествование (я определенно да), то этот токен, который находится на мкапе 60 млн., вероятно, довольно недооценен, если вы думаете в долгосрочной перспективе.

NFA ofc.

Disclaimer：

1. Эта статья перепечатана из [МАРШРУТ 2 FI], Все авторские права принадлежат оригинальному автору [МАРШРУТ 2 FI]. Если есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они быстро справятся с этим.
2. Ответственность за отказ: Взгляды и мнения, высказанные в этой статье, являются исключительно мнением автора и не являются инвестиционными советами.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат статьи запрещены.