A lógica subjacente da competição em IA é, na verdade, muito simples – quem dominar dados de alta qualidade controlará o futuro da IA. Toda a indústria da IA está a disparar para uma escala de 860 mil milhões de dólares, mas o problema é que há muito poucos dados realmente úteis. Os dados de código aberto estão cheios de ruído e preconceito, e os conjuntos de dados profissionais são ridiculamente caros, e ninguém está disposto a esforçar-se para o fazer. Nessa altura, alguns projetos começaram a questionar: as atividades diárias do utilizador podem ser convertidas diretamente em dados de alta qualidade para treino de IA? Esta é exatamente a ideia de uma nova geração de plataformas de tokenização de dados.
O avanço central deste tipo de projeto chama-se "propriedade programável de dados". Como a compreender? Um conjunto completo de design de mecanismos. A primeira é a jogabilidade dos DAOs de dados, onde os utilizadores podem agregar os seus próprios dados para treinar modelos de IA e depois partilhar o valor gerado por esses dados – parece uma versão de dados de um pool de mineração. O segundo é o token de dados VRC-20, que está ligado a um conjunto de dados específico e verificado por prova de contribuição. Podes obter recompensas de tokens ao carregar dados, e os programadores de IA têm de queimar tokens em troca de acesso se quiserem usar dados. Desta forma, abre-se a ligação completa de "contribuo com dados→ dados são valiosos→ recebo recompensas", e os utilizadores estão naturalmente dispostos a tomar a iniciativa de contribuir com coisas de alta qualidade.
Como resolver problemas de segurança? É aqui que é utilizada a tecnologia obscura dos Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs). Os dados originais estão sempre protegidos por encriptação, e os programadores não conseguem obter os dados reais, apenas os resultados do cálculo. Isto não só protege a privacidade dos utilizadores, como também permite que os dados circulem e sejam usados dentro do quadro de conformidade. Ou seja, a propriedade dos dados continua a pertencer ao utilizador, e o rendimento também pertence ao utilizador, mas para o programador, os dados podem ser usados quando devem ser usados.
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SmartMoneyWallet
· 13h atrás
8600亿美金盘子,dados é que mandam... Em suma, é quem consegue captar os ativos de qualidade, certo? Este modelo de DAO + queima de tokens é bastante eficaz, mas os investidores de varejo realmente conseguem ficar com uma fatia? Chega de conversa fiada
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0xSoulless
· 13h atrás
Mais uma estratégia de colheita de dados, bastante elaborada na apresentação
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DeepRabbitHole
· 13h atrás
As pools de dados parecem boas, mas quantos utilizadores comuns estão realmente dispostos a partilhar dados de privacidade? A questão principal é se a economia de tokens consegue funcionar.
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DarkPoolWatcher
· 13h atrás
Os dados são o novo petróleo, mas a questão é quem consegue realmente transformar petróleo em óleo.
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WalletWhisperer
· 13h atrás
Data mining pools parecem interessantes, mas na verdade, tudo depende de haver realmente um cenário de aplicação.
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GateUser-00be86fc
· 13h atrás
Os dados são realmente um novo campo de petróleo, mas este modelo consegue funcionar... o mais importante é se o incentivo é suficientemente atraente
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AirdropChaser
· 13h atrás
Os dados são o novo petróleo, este conjunto desbloqueou... Mas por que sinto que é mais uma forma de cortar os lucros dos investidores?
A lógica subjacente da competição em IA é, na verdade, muito simples – quem dominar dados de alta qualidade controlará o futuro da IA. Toda a indústria da IA está a disparar para uma escala de 860 mil milhões de dólares, mas o problema é que há muito poucos dados realmente úteis. Os dados de código aberto estão cheios de ruído e preconceito, e os conjuntos de dados profissionais são ridiculamente caros, e ninguém está disposto a esforçar-se para o fazer. Nessa altura, alguns projetos começaram a questionar: as atividades diárias do utilizador podem ser convertidas diretamente em dados de alta qualidade para treino de IA? Esta é exatamente a ideia de uma nova geração de plataformas de tokenização de dados.
O avanço central deste tipo de projeto chama-se "propriedade programável de dados". Como a compreender? Um conjunto completo de design de mecanismos. A primeira é a jogabilidade dos DAOs de dados, onde os utilizadores podem agregar os seus próprios dados para treinar modelos de IA e depois partilhar o valor gerado por esses dados – parece uma versão de dados de um pool de mineração. O segundo é o token de dados VRC-20, que está ligado a um conjunto de dados específico e verificado por prova de contribuição. Podes obter recompensas de tokens ao carregar dados, e os programadores de IA têm de queimar tokens em troca de acesso se quiserem usar dados. Desta forma, abre-se a ligação completa de "contribuo com dados→ dados são valiosos→ recebo recompensas", e os utilizadores estão naturalmente dispostos a tomar a iniciativa de contribuir com coisas de alta qualidade.
Como resolver problemas de segurança? É aqui que é utilizada a tecnologia obscura dos Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs). Os dados originais estão sempre protegidos por encriptação, e os programadores não conseguem obter os dados reais, apenas os resultados do cálculo. Isto não só protege a privacidade dos utilizadores, como também permite que os dados circulem e sejam usados dentro do quadro de conformidade. Ou seja, a propriedade dos dados continua a pertencer ao utilizador, e o rendimento também pertence ao utilizador, mas para o programador, os dados podem ser usados quando devem ser usados.