Dalam bidang AI, data semakin menjadi keunggulan kompetitif yang paling penting. Seiring dengan perkembangan arsitektur model dan kekuatan komputasi yang cenderung stabil, data pelatihan berkualitas tinggi akan menjadi faktor kunci bagi perusahaan AI untuk mempertahankan posisi terdepan.
Keberhasilan perusahaan Scale AI sepenuhnya membuktikan hal ini. Perusahaan ini fokus pada penyediaan sejumlah besar data yang dilabeli secara akurat untuk model AI, dengan klien termasuk beberapa raksasa AI. Scale AI tidak hanya menyediakan penggalian data yang ada, tetapi juga memandang ke depan untuk bisnis generasi data, dengan tim ahli yang menyediakan data berkualitas untuk pelatihan model AI.
Pelatihan model AI dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyetelan. Tahap pra-pelatihan memerlukan banyak informasi yang diambil dari teks, kode, dan lainnya di internet, sementara tahap penyetelan memerlukan dataset yang dipilih secara khusus. Kedua jenis data ini merupakan inti dari jalur Data AI. Seiring dengan peningkatan kemampuan model, data pelatihan yang lebih halus dan profesional akan menjadi semakin penting.
Dalam konteks ini, bidang Web3 DataFi menunjukkan potensi yang besar. Dibandingkan perusahaan data tradisional, Web3 DataFi memiliki berbagai keunggulan:
Melindungi kedaulatan, keamanan, dan privasi data melalui kontrak pintar
Memanfaatkan arsitektur terdistribusi untuk menarik tenaga kerja terbaik di seluruh dunia
Blockchain menyediakan insentif dan metode penyelesaian yang jelas
Membantu membangun pasar data yang efisien dan terbuka
Bagi pengguna biasa, DataFi adalah salah satu cara dengan hambatan terendah untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi. Pengguna dapat terlibat dengan memberikan data, mengevaluasi model, dan tugas sederhana lainnya untuk mendapatkan imbalan.
Saat ini, sudah ada beberapa proyek Web3 DataFi yang mendapatkan pendanaan besar, seperti Sahara AI, Yupp, Vana, dan lain-lain. Proyek-proyek ini mencakup berbagai tahap seperti pengumpulan data, penandaan, dan evaluasi. Meskipun saat ini hambatan untuk proyek-proyek ini umumnya tidak tinggi, di masa depan mereka diharapkan dapat membentuk keunggulan platform melalui akumulasi pengguna dan daya tarik ekosistem.
Untuk proyek-proyek ini, kunci saat ini adalah bagaimana menarik dan mempertahankan pengguna berkualitas, sambil menjamin kualitas data. Selain itu, meningkatkan transparansi dan mempercepat proses desentralisasi juga merupakan arah penting di masa depan. Pada akhirnya, kesuksesan DataFi juga perlu mendapatkan pengakuan dari pengguna biasa dan klien perusahaan.
DataFi mewakili hubungan interaktif baru antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Dalam ketidakpastian era AI, berpartisipasi dalam DataFi mungkin merupakan pilihan bijak yang sejalan dengan tren.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
5 Suka
Hadiah
5
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ShibaOnTheRun
· 6jam yang lalu
赶紧冲进去预定一个数据Penambangan仔
Lihat AsliBalas0
MidnightTrader
· 6jam yang lalu
Beli lebih awal, dapatkan lebih banyak; beli terlambat, Turun 50%.
Kebangkitan Web3 DataFi, jalur data AI menyambut peluang baru
Potensi Jalur Data AI dan Kebangkitan Web3 DataFi
Dalam bidang AI, data semakin menjadi keunggulan kompetitif yang paling penting. Seiring dengan perkembangan arsitektur model dan kekuatan komputasi yang cenderung stabil, data pelatihan berkualitas tinggi akan menjadi faktor kunci bagi perusahaan AI untuk mempertahankan posisi terdepan.
Keberhasilan perusahaan Scale AI sepenuhnya membuktikan hal ini. Perusahaan ini fokus pada penyediaan sejumlah besar data yang dilabeli secara akurat untuk model AI, dengan klien termasuk beberapa raksasa AI. Scale AI tidak hanya menyediakan penggalian data yang ada, tetapi juga memandang ke depan untuk bisnis generasi data, dengan tim ahli yang menyediakan data berkualitas untuk pelatihan model AI.
Pelatihan model AI dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyetelan. Tahap pra-pelatihan memerlukan banyak informasi yang diambil dari teks, kode, dan lainnya di internet, sementara tahap penyetelan memerlukan dataset yang dipilih secara khusus. Kedua jenis data ini merupakan inti dari jalur Data AI. Seiring dengan peningkatan kemampuan model, data pelatihan yang lebih halus dan profesional akan menjadi semakin penting.
Dalam konteks ini, bidang Web3 DataFi menunjukkan potensi yang besar. Dibandingkan perusahaan data tradisional, Web3 DataFi memiliki berbagai keunggulan:
Bagi pengguna biasa, DataFi adalah salah satu cara dengan hambatan terendah untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi. Pengguna dapat terlibat dengan memberikan data, mengevaluasi model, dan tugas sederhana lainnya untuk mendapatkan imbalan.
Saat ini, sudah ada beberapa proyek Web3 DataFi yang mendapatkan pendanaan besar, seperti Sahara AI, Yupp, Vana, dan lain-lain. Proyek-proyek ini mencakup berbagai tahap seperti pengumpulan data, penandaan, dan evaluasi. Meskipun saat ini hambatan untuk proyek-proyek ini umumnya tidak tinggi, di masa depan mereka diharapkan dapat membentuk keunggulan platform melalui akumulasi pengguna dan daya tarik ekosistem.
Untuk proyek-proyek ini, kunci saat ini adalah bagaimana menarik dan mempertahankan pengguna berkualitas, sambil menjamin kualitas data. Selain itu, meningkatkan transparansi dan mempercepat proses desentralisasi juga merupakan arah penting di masa depan. Pada akhirnya, kesuksesan DataFi juga perlu mendapatkan pengakuan dari pengguna biasa dan klien perusahaan.
DataFi mewakili hubungan interaktif baru antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Dalam ketidakpastian era AI, berpartisipasi dalam DataFi mungkin merupakan pilihan bijak yang sejalan dengan tren.