ชื่อเรื่องเดิม：โปรโตคอล AIT - วิธีการปฏิบัติที่วิวัฒนาการสำหรับการติดตามและประมวลข้อมูลขนาดใหญ่

โปรโตคอล AIT เป็นบริษัท Web3/AI-native ที่มีบัญชีวอลเล็ตเกิน 100,000 บัญชีที่เชื่อมต่อกับ dapp ของมัน

เริ่มต้นด้วย TLDR เกี่ยวกับ AIT

เป้าหมายของโปรโตคอล AIT คือการเปิดให้เห็นถึงการบูรณาการของปัญญาประดิษฐ์ไปสู่อุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยการให้บริการความหมายของข้อมูลคุณภาพสูงและการฝึกอบรมโมเดล AI ที่สามารถทำให้ธุรกิจและนักวิจัยสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มที่ของ AI ได้

โปรโตคอล AIT จะทำเช่นนี้โดยการ提供เครื่องมือและความรู้ที่จำเป็นในการทำให้ AI เข้าถึงได้สู่ทุกคน

บทนำ

โปรโตคอล AIT ใช้ความแข็งแกร่งของเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อสร้างตลาดแรงงานที่ไม่ central ที่เกินขอบเขตระหว่างประเทศ ตลาด AIT แบ่งปันงานให้ผู้ใช้ร่วมมือกับงาน “Train-to-Earn” แนวคิดที่ช่วยให้พวกเขาได้รับรางวัลพร้อมกับการสร้างสร้างโมเดล AI และการพัฒนาโซลูชันที่ทันสมัย

วิสัยทัศน์นี้ถูกขับเคลื่อนด้วยความต้องการที่เติบโตอย่างต่อเนื่องสำหรับข้อมูลโครงสร้างระดับบนภายในกลุ่มของการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI สำหรับนักติดตั้งป้ายข้อมูลล้านคน AIT เป็นจุดเริ่มต้นแรกของพวกเขาเข้าสู่ยุคทฤษฎีกล้าของเทคโนโลยี web3 ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการยอมรับยุคนี้ของนวัตกรรมดิจิทัลและโอกาส

นี่จะไม่สามารถเป็นไปได้โดยไม่มีสมาชิกทีมหลักบางคน:

• CEO | Shin Do: Co-Founder ที่ Megala Ventures, ร่วมก่อตั้งที่ Heros & Empires, เกมที่มียอดดาวน์โหลด 2 ล้านครั้งบน iOS, มีความสัมพันธ์แข็งแกร่งกับผู้ก่อตั้งและระบบนิเวศ web3

• CTO | Tony Le: ผู้ก่อตั้งของ PharmApp Tech Inc. โซลูชันที่ออกแบบด้วยกลยุทธ์มากกว่า 60 กลยุทธ์ที่ใช้ข้อมูล Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, Google Cloud Professional Data Engineer, SnowPro Certified, MIT ศิษย์เก่าในโปรแกรม Data Science & Machine Learning

โอเค แอนอน ฉันรู้ว่าคุณคิดว่าสิ่งเช่นนี้สามารถก้าวหน้าได้

ดังนั้นเรามาอธิบาย AIT ในรูปแบบ ELI5 กัน

AI ไม่สามารถทำงานได้โดยไม่มีข้อมูล คุณอาจเคยเห็นว่าบริษัทในโลก web2 เช่น Microsoft, IBM, Amazon ฯลฯ หลงใหลในมัน

เหตุผล? ดีที่สุดเมื่อพัฒนาและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของตน ลูกเรือ AI ขนาดเล็กต้องเผชิญกับอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ การรบกวนในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องจริง มันต้องใช้เวลา และต้องใช้บุคลากรที่มีทักษะที่ดีมาก รวมถึงนักวิทยาการข้อมูลที่ได้รับค่าตอบแทนสูง

นี่คือที่ AIT Protocol เข้ามาช่วย

โปรโตคอล AIT เป็นวิธีการปฏิบัติที่น่าทึ่ และนวัการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยมีเป้าหมายในการแก้ปัญหาที่บริษัทเริ่มต้นด้าน AI ขนาดเล็กพบ เทคโนโลยีนี้รวมพลังงานของการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความเชี่ยวชาญจริงของมนุษย์เพื่อสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า

โดยใช้ทรัพยากรมากมายของชุมชนบล็อกเชนและรูปแบบ “Train-To-Earn” นวัตกรรม AIT Protocol ได้เข้าถึงกลุ่มผู้ใช้มากมายที่พร้อมที่จะให้ความเชี่ยวชาญของตนให้กับโครงการ สิ่งนี้ทำให้โปรโตคอลสามารถรักษาต้นทุนให้ต่ำ พร้อมทั้งยังสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง

โปรโตคอล AIT ลดความจำเป็นของผู้กลางที่แพงโดยการเชื่อมต่อโครงการเทคโนโลยี AI โดยตรงกับผู้ใช้ที่จัดหมวดหมู่และวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาล สรุปผลลัพธ์เป็นเวลาและเงิน พร้อมทั้งรับรองว่ามีผู้ที่มีคุณสมบัติเท่านั้นที่จะประมวลผลข้อมูล

โปรโตคอล AIT ยังมีจุดประสงค์ที่จะพัฒนาตนเองด้วย เมื่ออัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องกลายมาเป็นอัจฉริยะมากขึ้น พวกเขาสามารถรับผิดชอบงานมากขึ้นในที่สุดแล้วจะลดภาระงานของมนุษย์ลง

ด้วยเหตุนี้ AIT Protocol ไม่เพียงเพียงเป็นทางออกที่มีคุ้มค่าเท่านั้น แต่ยังเป็นทางออกที่มีความยืดหยุ่นสูง

พื้นที่ 6 ของ AIT Protocol

1. ความเป็นเลิศในบริการป้ายกำกับข้อมูล: AIT Protocol ภูมิใจในการให้บริการป้ายกำกับข้อมูลที่แม่นยำและเป็นระบบ ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงเป็นฐานรากของโมเดล AI ที่ประสบความสำเร็จ ทีมงานมุ่งมั่นในการป้ายกำกับ ติดแท็ก และป้ายกำกับข้อมูลด้วยความระมัดระวังอย่างละเอียด เพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริทึม AI ถูกฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่แม่นยำและเชื่อถือได้ที่สุดที่มี
2. การฝึกโมเดล AI ที่ปรับแต่ง: โซลูชันขนาดเดียวไม่สามารถทำงานในโลกของ AI โปรโตคอล AIT ให้ความสำคัญกับการปรับแต่งการฝึกโมเดล AI เพื่อเหมาะกับความต้องการที่เป็นพิเศษของแต่ละลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ หรือระบบแนะนำ พวกเขาปรับปรุงวิธีการฝึกฝีมือของพวกเขาเพื่อให้มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
3. Ethical Data Annotation: AIT Protocol is deeply committed to ethical data annotation practices. They prioritize privacy and security, ensuring that all data annotation complies with the highest ethical standards and data protection regulations.
4. นวัตกรรมและวิจัย: ทีมมุ่งมั่นที่จะอยู่ในด้านหน้าของการวิจัยด้าน AI โดยการสำรวจเทคนิค เทคโนโลยี และวิธีการใหม่ๆอย่างต่อเนื่องเพื่อเสริมความแม่นยำและประสิทธิภาพในการประทับใจข้อมูลและการฝึกอบรมโมเดล AI
5. การร่วมมือและแบ่งปันความรู้: AIT Protocol เข้าใจถึงลักษณะการทำงานร่วมกันของการพัฒนา AI พวกเขามีส่วนร่วมกับลูกค้า พันธมิตร และชุมชน AI ทั่วไปเพื่อแลกเปลี่ยนความรู้และความคิด
6. ความเข้าถึงและความคุ้มค่า: พวกเขามุ่งมั่นที่จะทำให้เทคโนโลยี AI เข้าถึงได้สำหรับธุรกิจและนักวิจัยหลากหลาย โปรโตคอล AIT มีราคาโมเดลตลาดเสรีและสร้างความเชื่อถือได้เพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรขนาดใดก็สามารถได้รับประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของเรา

สรุปแล้ววิสัยทัศน์ของ AIT Protocol คือการเป็นผู้นำในการเปลี่ยนแปลงด้าน AI พร้อมกับภารกิจที่จะทำให้ธุรกิจและนักวิจัยมีพลัง และมุ่งเน้นการให้บริการด้านบริการป้ายกำกับข้อมูลระดับท็อปและการฝึกอบรมโมเดล AI ในขณะที่รักษามาตรฐานทางจริยธรรมและส่งเสริมนวัตกรรม

นิเวศวิถี & พันธมิตร

AIT Protocol ได้เป็นพันธมิตรกับโครงการจริงหลายๆ โครงการ เช่น LayerZero, OKX Chain, zkSync, Monad, Shardeum, Coin98, PaalAI, MetaBros, และ General TAO Ventures ค่ะ

General TAO Ventures เป็นพันธมิตรที่น่าตื่นเต้นมาก ดังนั้นเรามาพูดถึงมันอีกนิดหน่อย

ความร่วมมือของ AIT Protocol และ General TAO Ventures และ: ยุคใหม่สำหรับเครือข่าย Bittensor

ความร่วมมือนี้ได้เป็นที่สร้างขึ้นมาให้เกิดเป็นหนึ่งใน 32 เน็ตเวิร์กในนิวเร็ล่าของ Bittensor และเป็นเน็ตเวิร์กแรกที่ถูกพัฒนาโดยบริษัท web3 ชั้นเดียวกัน ซึ่งเป็นหลักฐานของจิตวิญญาณนวัตกรรมและการเล็งข้างไกลของทั้งสองบริษัท

GTV มุ่งมั่นที่จะผลักดันขีดจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่องที่กระตุ้นและกระจาย การเข้าถึงผลิตภัณฑ์ของพวกเขาเน้นไปที่แพลตฟอร์มที่ไม่เพียงแต่สูงสุดในการมีส่วนร่วมภายในเครือข่าย Bittensor แต่ยังทำให้ผู้ใช้งานสามารถมีส่วนร่วมในการเพิ่มค่าที่สำคัญ

Einstein-AIT (Subnet 3): การรวมกลุ่มความสามารถ

ความร่วมมือระหว่าง GTV และ AIT ได้เป็นเหตุการณ์ที่นำเสนอ subnet ที่ยอดเยี่ยมให้กับเครือข่าย Bittensor ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในด้านความแม่นยำของการตอบสนองโดยการเปิดให้โมเดลภาษาเขียน ทดสอบ และดำเนินการโค้ดโดยอัตโนมัติภายในสภาพแวดล้อม Python ที่เป็นเอกลักษณ์ ผลลัพธ์คือแพลตฟอร์มที่ไม่เพียงแต่ให้การตอบสนองอย่างแม่นยำและใช้ได้จริง แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของการตอบสนองในระดับเครือข่ายอย่างมีนัยสำคัญ

เครือข่าย AIT-GTV (SN3) เป็นโดเมนที่แข็งแรงและเชื่อถือได้ที่จะทำงานกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและการคิดอย่างตรรกะ มันจะทำให้ สตาร์ทอัพ องค์กร และแม้กระทั่งเครือข่าย Bittensor อื่น ๆ ได้รับพลังจากการคำนวณทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงผ่านโมเดลที่เป็นเจ้าของของเราเองและ API ที่ใช้งานง่าย

วิสัยทัศน์ในการสร้างบริการแบบไม่มีการอนุญาตและกระจายอำนาจสอดคล้องอย่างลงตัวกับค่าแกนของ Bittensor โดยสร้างสภาพแวดล้อมที่นวัตกรรมถูกขับเคลื่อนด้วยความแข็งแกร่งของความหลากหลายของผู้เข้าร่วม

ผลกระทบทางโลกและการเติบโตในอนาคต

การใช้งานในโลกจริงของความร่วมมือนี้มีขอบเขตและหลากหลายมาก ตั้งแต่งานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ถึงการศึกษา โปรแกรมมิ่ง และ แม้กระทั่งกฎหมาย ความสามารถของเซ็กเน็ตสามารถใช้เพื่อส่งเสริมความก้าวหน้าและแก้ไขปัญหาในโลกจริง โดยโมเดล 'ฝึก-เพื่อรับรางวัล' ยังสร้างความแข็งแกร่งโดยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมในการพัฒนา AI และได้รับรางวัลในขณะเดียวกัน สร้างวงจรที่เจริญเติบโตและพัฒนาไปในทิศทางที่ดี

ด้านหน้า, แผนงานสำหรับความร่วมมือ GTV และ AIT รวมถึงชุดของขั้นตอนกลยุทธ์ที่ออกแบบมาเพื่อสูงสุดพระรอรับของเครือข่ายย่อย ตั้งแต่การใช้โมเดล Incentive การเสริมสร้างเสริมเพื่อขุด, ผู้ตรวจสอบ, และผู้ใช้งานสุดท้าย (อีก 'ครั้งแรก' บนเครือข่าย Bittensor), ไปจนถึงการส่งเสริมสภาพแวดล้อมการแข่งขันและการพัฒนาแอปลิเคชันที่เชื่อมโยงกับชุมชน, อนาคตสดใสสำหรับโครงการร่วมมือนี้

ผ่านการเป็นพันธมิตรกัน พวกเขาได้เปิดตัว 1 ใน 32 เน็ตเวิร์กแรกบนระบบนิวรอลของ Bittensor พวกเขากำลังพัฒนาเครือข่ายย่อยที่จะเพิ่มความแม่นยำในการตอบสนองสำหรับ LLMs และสูงสุดยอดรางวัลสำหรับนักขุดบน Bittensor

พวกเขามีเป้าหมายที่จะช่วยเครือข่าย Bittensor ให้บรรลุมาตรฐานทองสำหรับ LLMs: ย่อมาจากเรือยุ้งที่ชื่อ Einstein-AIT จะทำหน้าที่เป็นซุปเปอร์ชาร์จเจอร์สำหรับ LLMs อื่น ๆ บน TAO

กล่าวอีกอย่าง AIT เข้าร่วมการแข่งขันรายการสุนัขย่อย: $TAOการเติบโต = $AITการเติบโต

AIT กำลังเข้าถึงเครือข่ายของเครือข่ายที่จะให้งานประควรประทังข้อมูลสำหรับกลุ่มงานของเราทั่วโลก

AIT จะได้รับ$TAOจากการดำเนินงานในเครือข่ายซึ่งจะถูกลงทุนกลับเข้าไป$AITการเติบโตและชุมชนผ่าน:

-$AIT การซื้อคืนโทเค็น

-การพัฒนาแพลตฟอร์ม

-การเติบโตของ $AITฐานผู้ถือโทเค็น

- ผลตอบแทนของผู้ใช้

ดีครับ อนอน

เราได้ครอบคลุมข้อมูลพื้นหลังเกี่ยวกับ AIT Protocol มากมาย แต่บางทีคุณอาจจะถามตัวเองว่า: ปัญหาที่พวกเขากำลังแก้ไขจริงๆคืออะไร?

เริ่มต้นดูปัญหากันก่อน แล้วถัดมาดูว่า AIT กำลังแก้ปัญหานี้อย่างไรในส่วนถัดไป

ปัญหาและความท้าทาย

การประมวลผลข้อมูลเป็นจุดเชื่อมโยงสำคัญของแอปพลิเคชัน AI ที่มีคุณภาพสูง และความแม่นยำของกระบวนการป้อนข้อมูลนี้เป็นสิ่งสำคัญ อย่างไรก็ตาม วิธีการ传统 ที่ใช้ในการป้อนข้อมูลตอนนี้มีความยากลำบากในการตอบสนองต่อความต้องการของทิวทัศน์ AI ที่กำลังขยายตัวขึ้นอย่างไม่หยุด

สองความท้าทายหลักที่เผชิญอยู่ในแบบจำลองที่เป็นไปตามปกติ: ความไม่เป็นประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายสูง

ประสิทธิภาพ

วิธีการเดิมที่ใช้ในการประทับระบบข้อมูลนั้นเหมือนกับการสร้างพีระมิดซึ่งต้องการแรงงานแบบด้วยมือมากมาย วิธีการที่ต้องใช้แรงงานอย่างหนักหนานี้ แม้ว่าเคยเป็นมาตรฐานก็ตาม แต่ตอนนี้กลับพบว่าไม่เพียงพอต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI ความไมมีประสิทธิภาพที่ซ่อนอยู่ในกระบวนการที่ล้าสมัยนี้นั้นเป็นอุปสรรคที่สร้างผลกระทบเชิงสร้างสรรค์ซึ่งไม่เพียงทำให้ใช้เวลามาก แต่ยังขัดขวางการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI อย่างไม่เป็นรอบคอบ

เพิ่มเติมถึงความท้าทายเหล่านี้คือขาดความรู้ในเรื่อง web3 ของผู้ติดป้ายซึ่งทำให้เพิ่มความจำกัดของวิธีการป้ายชี้传统 ภาพรวมของ AI ที่ก้าวหน้าต่อไป การขาดความเชี่ยวชาญในความซับซ้อนที่เฉพาะเจาะจงของ web3 ทำให้การล่าช้าและข้อจำกัดที่โค้ชโปรเจกต์เจอเพิ่มมากขึ้น

ค่าใช้จ่ายสูง

มีปัจจัยหลายปัจจัยที่มีส่วนร่วมในค่าใช้จ่ายสูงที่เกี่ยวข้องกับวิธีการป้อนข้อมูลแบบดั้งเดิม ในที่แรกการจ้างผู้ป้อนข้อมูลที่มีทักษะมีความท้าทายและมีค่าใช้จ่ายสูง

ความพร้อมใช้งานของกลุ่มแรงงานที่มีความเชี่ยวชาญที่จำเป็นอาจจำกัด ทำให้ตลาดแรงงานแข่งขันและค่าจ้างเพิ่มขึ้น การรับบุคคลใหม่ยังใช้ทรัพยากรและเพิ่มค่าใช้จ่าย นอกจากนี้ เงื่อนไขการชำระเงินแบบดั้งเดิมยังเพิ่มค่าใช้จ่าย ค่าใช้จ่ายสูงเหล่านี้สามารถจัดหมวดหมู่ได้ตามนี้:

1. ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับป้ายชื่อที่ไม่ถูกต้อง: ความผิดพลาดที่เกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการประคับปะคองอาจทำให้ต้องทำการแก้ไขที่มีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากความแม่นยำของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน AI การแก้ไขข้อผิดพลาดเพิ่มเข้าไปในค่าใช้จ่ายและยืดเวลาโครงการ
2. การเก็บข้อมูลด้วยวิธีดำเนินการธรรมดาที่แพง: การเก็บข้อมูลบ่อยครั้งต้องการการจ้างแรงงานมนุษย์ ซึ่งอาจเป็นการลงทุนที่แพงและใช้เวลาอย่างมาก โดยเฉพาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
3. การติดตามแบบมีมนุษย์/แรงงาน: การพึ่งพาอย่างเดียวกันบนผู้ประท้วงมนุษย์ทำให้กระบวนการแรงงานหนักและเคร่งครัดซึ่งมีโอกาสติดขัดและประสบปัญหาในเรื่องความไม่มีประสิทธิภาพ ทำให้ท้าทายที่จะทำความเข้าใจกับการพัฒนา AI

โซลูชันของโปรโตคอล AIT สำหรับปัญหา

โซลูชันของ AIT แทนการเปลี่ยนแปลงแบบจุดสำคัญในการป้อนข้อมูล แก้ปัญหาความไม่มีประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายสูงที่ก่อให้เกิดปัญหาในวิธีการเดิม

โดยการใช้พลังของ HITL (มากกว่านั้นในส่วนถัดไป), แรงงานโลกของ web3, การเข้าทำงานโดยเรียบง่าย, และตลาดที่ไม่มีการอนุญาต, AIT กำลังเปิดทางสู่อนาคตของการประมวลผลข้อมูลอัจฉริยะที่ไม่เท่ากันไม่เพียงอย่างที่มีความคุ้มค่ามากขึ้นแต่ยังมีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้สำหรับผู้ชมระดับโลก

Human-In-The-Loop (HITL)

วิธี Human-In-The-Loop (HITL) ของพวกเขาเป็นการผสมผสานที่สมบูรณ์แบบระหว่างความเชี่ยวชาญของมนุษย์และความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องที่ทันสมัย

โดยการรวมสมองคนกับประสิทธิภาพของปัญญาประดิษฐ์ เขาไม่เพียงลดความขึ้นอยู่กับแรงงานมนุษย์เท่านั้น แต่ยังเสริมสร้างประสิทธิภาพโดยรวมของกระบวนการติดป้ายข้อมูลทั้งหมด การทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้บริษัทสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่เพิ่มขึ้นของการพัฒนา AI ได้อย่างไม่มีข้อบกพร่อง

Web3 Global Workforce

เรากำลังทำลายขีดจำกัดทางภูมิภาคและการเข้าถึง นำเข้ายุคที่ใครก็สามารถมีส่วนร่วมในงานประทับใจข้อมูลได้ด้วยการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ทิศทางที่เปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงเท่านี้แต่ยังให้บริษัทมีสิทธิ์เข้าถึงแรงงานโลกที่สามารถจ่ายค่าได้สมเหตุสมผล 24/7

โดยการใช้พลังงานร่วมกันของอินเทอร์เน็ตและเทคโนโลยีบล็อกเชน พวกเขาประดิษฐ์แรงงานที่ไม่มีศูนย์กลางและไม่มีพรมแดนที่สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีคุ้มค่า

Streamlined Onboarding & Cross-Border Payments

การทุ่มเทที่การมีส่วนร่วมที่ใช้ง่ายเริ่มต้นด้วยการนำไปใช้ขบวนการ Know Your Customer (KYC) ที่แข็งแรง เพื่อให้แน่ใจว่าพื้นที่ที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือ พวกเขาได้เข้าไปอีกขั้นตอนหนึ่งโดยการทำให้กระบวนการทำงานให้ง่ายขึ้น ทำให้งานคุณเป็นไปอย่างง่ายสำหรับคนงานที่จะเข้าร่วมแพลตฟอร์มของพวกเขาอย่างมีความราบรื่น

ตลาดที่ไม่จำเป็นต้องขออนุญาต

แพลตฟอร์ม AIT ทำให้บริษัท โครงการ และบุคคลทั่วไปสามารถสร้างงานติดตัวข้อมูลของตนเองได้ ซึ่งเป็นทางเลือกสำหรับตลาดที่เต็มไปด้วยความเคลื่อนไหว โดยผู้ใช้จะได้รับรางวัลจากการช่วยเหลือในการป้ายชื่อชุดข้อมูล

สภาพแวดล้อมที่ไม่มีการอนุญาตนี้เป็นสิ่งที่กระตุ้นการแข่งขันที่เป็นสุขและกระตุ้นนวัตกรรม ส่งผลให้เกิดการสร้างสรรค์ประสิทธิภาพ

วิธีทำงานของการป้อนข้อมูล web3 คืออย่างไร?

เราจะมองไปที่รูปด้านล่างเพื่อเข้าใจเรื่องนี้ นี่คือคำอธิบาย

การเดินทางเริ่มต้นด้วยทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เชี่ยวชาญพร้อมที่จะกำหนดป้ายชื่อก่อนจากชุดข้อมูลเดิมที่ให้มาจากลูกค้าคุณค่าของเรา (ที่เหลือบนภาพ)

ป้ายชื่อเริ่มแรกเหล่านี้เป็นรากฐาน ผ่านกระบวนการปรับปรุงที่ทรงพลังด้วยชุมชนผู้ใช้ที่มีชีวิตชีวาและได้รับการเสริมสร้างด้วยอัลกอริทึมเรียนรู้ของยุคสมัย

ชุดข้อมูลสุดท้ายจะผ่านขั้นตอนการตรวจสอบอย่างพิถีพิถันซึ่งนำมาโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่ามีระดับความถูกต้องและคุณภาพสูงสุด กระบวนการตรวจสอบนี้เป็นเครื่องหมายของการส่งมอบข้อมูลที่เชื่อถือได้

ชุดข้อมูลที่คัดสรรนี้ไม่ได้เป็นจุดสิ้นสุดเท่านั้น มันคือจุดเริ่มต้นของการทำให้ลูกค้ามีพลัง ตามที่คุณเห็นว่ากระบวนการนี้เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง และทำซ้ำไปเรื่อย ๆ เพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์ดียิ่งขึ้นเท่าที่จะเป็นไปได้

บริการชุดข้อมูล (DaaS)

ในทิวทัศน์ที่เปลี่ยนไปอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีที่ไม่ Centralized AIT Protocol ยืนอยู่ที่ด้านหน้าโดยนำเสนอกำลังการปฏิวัติ - ตลาด AIT Protocol (ภาพประกอบด้านล่าง)

การขยายตัวของสเปกตรัมตั้งแต่การวิเคราะห์บล็อกเชนถึงข้อมูลแอพลิเคชันที่กระจายอยู่ ชุดข้อมูลเหล่านี้ที่นักวิทยาศาสตร์อัปโหลดจะผ่านขั้นตอนการประมวลผลอย่างใยอย่างรอบครอบ โดยถูกขับเคลื่อนด้วยพลังสะสมของชุมชน AIT

ความร่วมมือนี้เปิดรอบศักยภาพแท้ของแต่ละชุดข้อมูล การแก้ปริศนาที่มีค่าและการใช้ประโยชน์

ชุดข้อมูลเหล่านี้ถูกนำเสนอให้กับผู้สมัครสมาชิกบน AIT Protocol Data Marketplace, ศูนย์กลางที่เคลื่อนไหวที่ดึงดูดนักสะสมข้อมูล นักวิจัย และธุรกิจ

ตลาดนี้เกินกว่าแนวคิดการแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบดั้งเดิม โดยเชื่อมต่อผู้ให้ข้อมูลกับผู้ที่ต้องการ และส่งเสริมระบบนิเวศที่มีชีวิตชีวาที่ทรู ค่าของข้อมูลจึงเต็มรูปแบบ

โซลูชัน AI ที่ปรับแต่ง

AIT Protocol มองว่าการสร้าง AI ที่กำหนดเองสำหรับความต้องการของบริษัทเป็นการลงทุนกลยุทธ์ที่สามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจโดยการใช้ศักยภาพเต็มที่ของปัญญาประดิษฐ์

ด้วยการใช้เทคโนโลยี web3 และแรงงานด้านคริปโตที่มีมากมาย ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโซลูชัน AI แบบเฉพาะบุคคลได้ถึงระดับความคุ้มค่าและการเข้าถึงที่ไม่เคยมีมาก่อน

การกระจายโทเคนและโทเคนอมิก

$AIT เป็นโทเค็นเจษฎาบัญชีและการปกครองของนิเวศน์โปรโตคอล AIT โดยมีการมีจำกัดที่ 1 พันล้านโทเค็น มันจึงช่วยให้การเข้าถึงคุณลักษณะของโปรโตคอล AIT

$AIT ทำหน้าที่เป็นสกุลเงินของแพลตฟอร์มเพื่อชำระค่าบริการสมาชิก Marketplace, การประมวลผลข้อมูล, การเช่า AI, และ Launchpad

นี่คือตารางการลงทุน:

แผนทาง

Q1 - 2024

• แคมเปญการตลาด
• AIT โรบอต Moderation - ผลิตภัณฑ์ Live บน Telegram (MaaS)
• AIT ระบบติดตามข้อมูลบอท - การสาธิตผลิตภัณฑ์
• แพลตฟอร์มการตรวจสอบข้อมูลสด
• การเข้าร่วมลูกค้า Web3

Q2 - 2024

• Dataset as a Service (DaaS)
• ตลาดข้อมูล AI
• AIT ติดตามข้อมูลบอท - ผลิตภัณฑ์ที่มีให้บริการบนเทเลกราม
• การผสานบล็อกเชนเพิ่มเติม

Q3 - 2024

• Web3 AI Solutions การให้บริการ (บริษัท ระบุเฉพาะ)

คุณสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมที่นี่: @nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

สรุป

ในปีสุดท้าย การใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย ในความเป็นจริง ได้ถูกโต้แย้งว่า AI อาจจะไม่สามารถทำงานได้โดยไม่มีข้อมูล

ขนาดตลาดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) คาดว่าจะมีมูลค่าถึง 271.83 พันล้านดอลลาร์เมื่อถึงปี 2022 ซึ่งเป็นตัวเลขที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม มันเป็นสนามเด็กเล่นสำหรับยักษ์ใหญ่ในวงการเทคโนโลยีอย่าง Microsoft, IBM, Amazon, และอื่น ๆ เมื่อพัฒนาและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของพวกเขา บริษัทเริ่มต้นด้าน AI ขนาดเล็กต้องเผชิญกับอุปสรรคที่น่าเกรงขาม

การต่อสู้ในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องจริง มันมีค่าใช้จ่าย ใช้เวลามาก และต้องการบุคลากรที่มีทักษะสูง รวมถึงนักวิทยาการข้อมูลที่ได้รับค่าตอบแทนสูง

นี่คือที่ AIT Protocol เข้ามาช่วย

โปรโตคอล AIT เป็นวิธีการที่革命性ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ โดยมีเป้าหมายที่จะแก้ไขความท้าทายที่ฝ่ายเริ่มต้นด้าน AI ขนาดเล็กพบ เทคโนโปรโตคอลรวมพลังของการเรียนรู้ของเครื่องกับความเชี่ยวชาญจริงของมนุษย์เพื่อสร้างความสามารถในการแก้ไขปัญหาที่มีประสิทธิภาพและมีความจุที่มีค่าเหมาะสมมากขึ้น

ในสรุป AIT Protocol นั้นมีแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่รุ่นถัดไปที่ทำให้ บริษัท รุ่นเล็กสามารถเอาชนะอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่พวกเขาเผชิญระหว่างการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการเปิดตัว วิธีการที่เป็นการคิดอย่างสร้างสรรค์ของมันรวมอำนวยความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่องกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์จริง และมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงกระบวนการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

และ PS! เป็นสิ่งสุดท้ายที่นี่เลย มาเริ่มดูกราฟราคากันแค่ 1 วินาที

ราคาเพิ่มขึ้นมากกว่า 800% ใน 3 เดือนที่ผ่านมา

เป็นนักซื้อขายแนวโน้มเอง ฉันชอบโทเค็นที่แสดงความแข็งแกร่ง และหากคุณมีทิศทางที่เชื่อมั่นใน AI (ฉันแน่ใจ) แล้วโทเค็นนี้ที่มีขนาดตลาด 60 ล้านบาท อาจจะถูกต้นทุนมากถ้าคุณคิดในมุมมองระยะยาว

NFA ofc.

คำปฏิเสธ：

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ซ้ำจาก [เส้นทาง 2 FI], All copyrights belong to the original author [GateROUTE 2 FI]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnทีม และพวกเขาจะดำเนินการที่ประสานงานอย่างรวดเร็ว
2. คำปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นการให้คำแนะนำทางการลงทุนใด ๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นๆ นำมาทำโดยทีม Gate Learn หากไม่ได้กล่าวถึงเป็นอนุญาติให้คัดลอก กระจาย หรือลอกเลียนแบบบทความที่ถูกแปล