تطور سريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يطرح متطلبات أعلى على صناعة تسميات البيانات. من القيادة الآلية إلى تحليل الصور الطبية، أصبحت البيانات المهيكلة عالية الجودة محركًا أساسيًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. حجم سوق تسميات البيانات العالمي حاليًا يتجاوز مائة مليار دولار، مع معدل نمو سنوي مركب يزيد عن 30٪، ولكن مشاكل مثل التركيز الشديد والاعتماد الشديد على البشر في النمط التقليدي تحد من تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
على سبيل المثال، يتطلب تدريب نظام المستوى L4 المؤتمت للقيادة الذاتية ملايين الصور الموسومة عالية الدقة، ويمكن أن تصل تكلفة الصورة الواحدة إلى عدة دولارات. شركات مثل Baidu و Waymo تستثمر عشرات الآلاف من العمالة الموسومة لهذا الغرض، بينما تواجه الفرق الصغيرة والمتوسطة تحديات أكثر صعوبة - فقد أدى الاعتماد على فرق العمل الخارجية في الخارج إلى انحراف التسمية في OpenAI، مما أثر مباشرة على أداء النموذج.
كفاءة العمل اليدوي منخفضة، ويفتقر تنوع البيانات، وانقطاع خدمة الفريق الصغير، مما يجعلها واحدة من ثلاث نقاط ألم الصناعة الرئيسية. من خلال الابتكار التكنولوجي وإعادة بناء البيئة، تلتزم Alaya AI بتوفير حلول أكثر كفاءة ومفتوحة لصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي. لمواجهة التحديات المذكورة أعلاه، قامت Alaya AI ببناء مصفوفة منتجات تتكون من ثلاثة وحدات أساسية، تعمل على دفع الصناعة نحو التطور نحو اللامركزية والذكاء.
نظام بيئي للبيانات الموزعة: تنشيط إنتاجية البيانات العالمية
Alaya AI بنت تصميم هيكلية هجينة تجمع بين مزايا Web2 و Web3. من خلال نموذج اقتصادي للرموز، يمكن للمستخدمين تحويل الوقت المتناثر إلى إنتاجية تسمية البيانات. على سبيل المثال، يمكن لطالب طبي إسباني الحصول على مكافأة رمزية من خلال تسمية صور الأورام، ويمكن لمهندس هندي استخدام وقته الفارغ في معالجة بيانات سحب السحب التلقائي. هذا النمط الموزع ليس فقط يساعد الشركات على تقليل التكاليف، ولكنه أيضًا يعزز التنوع الجغرافي والثقافي عبر مجموعة واسعة من البيانات والتمثيل.
يتكون الأساس التقني للنظام من آليتين أساسيتين:
(1) تخصيص المهام الديناميكية: استنادا إلى الأداء التاريخي للمستخدم والعلامات المهنية (مثل شارات NFT: بيانات الاعتماد على السلسلة المستخدمة لتحديد القدرة المهنية للمستخدم) ، تقوم الخوارزمية الذكية بتفكيك المهام المعقدة ومطابقتها بدقة مع المساهمين المناسبين ؛
(2) شبكة التحقق من الجودة: يتم استخدام التحقق الموزع عادة وإدارة العتبة لتصفية البيانات منخفضة الجودة تلقائيا ، جنبا إلى جنب مع المراجعة اليدوية لتشكيل ضمان مزدوج.
بعد تفعيل إنتاجية البيانات، كيف يمكن حل الاحتياجات الطويلة للفرق الصغيرة والمتوسطة يصبح المشكلة الرئيسية التالية - وهذا بالضبط هو الغرض الأساسي لمنصة البيانات المفتوحة (ODP).
منصة البيانات المفتوحة (ODP): حل معضلة البيانات للفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم
بالنسبة لمطوري الحجم الصغير والمتوسط الذين يواجهون "صعوبة تلبية الطلبات المخصصة وضغوطات التدفق النقدي الكبيرة" ، فإن Alaya ODP من خلال آلية حوض مكافآت الرموز ، قدمت حلا مرنًا ومنخفض العتبة. تشمل الوظائف الأساسية لهذه المنصة:
（1）طلب البيانات المخصصة: يمكن لشركات الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمتوسطة الحجم ومشاريع الويب3 نشر احتياجات بيانات مخصصة. على سبيل المثال، يمكن لفريق القيادة الآلية أن يطلب جمع البيانات الموجهة لظروف مناخية معينة (مثل حالات العواصف الرملية)، وتحديد معايير القبول الجودة من خلال العقود الذكية لضمان دقة البيانات.
(2) مجمع مكافآت الرمز المميز المخصص: يمكن للمشاريع استخدام الرموز المميزة الخاصة بها لتحفيز المساهمين في البيانات لتقليل ضغط التدفق النقدي. على سبيل المثال ، يمكن لشركة ناشئة الذكاء الاصطناعي أوروبية تحتاج إلى جمع بيانات خطاب اللهجات في منطقة الشمال الأوروبي إصدار مهام من خلال ODP لجذب المساهمين العالميين بمزيج من "رموز المشروع + العملات المستقرة" كحافز.
هذا النمط يتجاوز قيود الحد الأدنى لكميات الطلب التقليدية على منصات البيانات ، مما يتيح تلبية الاحتياجات الصغيرة وطويلة الذيل بفعالية. يمكن لمشاريع ODP الصغيرة والمتوسطة الحجم الوصول إلى البيانات بشكل أسرع وتقليل التكاليف بشكل كبير. يشكل هذا المنصة نظامًا بيئيًا رابحًا: تحصل الشركة المشاركة على بيانات عالية الجودة ، وتحصل الجهة المستخدمة على مكافآت رموز ، مما يعزز إنشاء بيئة مجتمعية مستدامة.
عندما يتم التغلب على مشكلة إنتاج البيانات والحصول عليها ، تقوم Alaya الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل كفاءة معالجة البيانات من خلال أدوات الأتمتة.
مجموعة أدوات الوسم التلقائي للذكاء الاصطناعي: ثورة مزدوجة في الكفاءة والدقة
تتجلى قوة تكنولوجيا Alaya AI في نظام العلامات التلقائي الخاص بها. يعتمد هذا الأداة على هيكل ثلاثي الطبقات:
（1）الطبقة التفاعلية: واجهة الألعاب تدعم الوصول إلى محفظة متعددة السلاسل، حيث يمكن للمستخدمين إكمال مهام التعليمات البرمجية المعقدة عبر الهاتف المحمول؛
（2）الطبقة البصرية: دمج تقريب غوسي وخوارزمية تحسين الجماعة الجزيئية (PSO) لتنظيف البيانات واستبعاد القيم الشاذة؛
(3) طبقة النمذجة الذكية (IML): تحسين ديناميكي لنموذج التسمية بجمع تقنيات الحوسبة التطورية مع التعلم التعزيزي من خلال ردود الفعل البشرية (RLHF).
في سيناريو القيادة الذاتية، قام النظام بزيادة كبيرة في كفاءة تسمية سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد ودقة تقسيم الصور. في الوقت نفسه، يمكن للمستخدمين المشاركة في حوكمة المنصة من خلال رهن الرموز، مما يسمح بفتح المواضيع المتقدمة والمواضيع المهنية ومواضيع التحقق من البيانات، وبالتالي تعزيز تحسين حوكمة المنصة وتعزيز مشاركة المجتمع بشكل إيجابي.
الابتكار التكنولوجي والممارسة الصناعية
أظهرت Alaya AI الابتكار ليس فقط في البنية التقنية، بل أيضًا من خلال التطبيق الفعلي أثبتت جدوى وقيمة حلولها.
الابتكار في حماية الخصوصية وتأكيد حقوق البيانات
تعتمد Alaya AI تقنية البرهان الصفري (ZKP) لتحقيق تعمية المعلومات الحساسة في مرحلة ما قبل معالجة البيانات. على سبيل المثال، عند تسمية صور الطبية، يقوم النظام تلقائيًا بإزالة معلومات هوية المريض والاحتفاظ فقط ببيانات الخصائص الطبية. في الوقت نفسه، يتم تحقيق حقوق الملكية للبيانات من خلال NFT، حيث يمكن للمساهمين تتبع استخدام البيانات بشكل دائم والحصول على حصة من الأرباح.
تحقق في نطاق توظيف القيادة الآلية
عند التعاون مع شركة قيادة ذاتية، يمكن لـ Alaya AI إكمال الكثير من أعمال تسمية الصور، بما في ذلك المشاهد الخاصة مثل المطر والثلج والليل والأنفاق. وبهذه الطريقة، تكون تكلفة التسمية أقل بشكل ملحوظ من الوضع التقليدي. في الوقت نفسه، يوفر أداة Alaya AI Pro الاصدار الاحترافي وظائف تسمية بالتفصيل الدقيق وتتبع مستمر، مما يضمن دقة عالية ومعدل أخطاء منخفض.
التمكين البيئي للمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم
حالة نموذجية: يمكن لفريق الذكاء الاصطناعي في قطاع الزراعة في جنوب شرق آسيا استخدام الرمز المميز الخاص بهم عبر منصة ODP لتحفيز المزارعين المحليين على المشاركة في عملية تسمية صور الآفات بنجاح وبناء مجموعة بيانات للتسمية تغطي العديد من المحاصيل. من خلال هذه الطريقة، يتم تحسين دقة التعرف على النماذج بشكل كبير، وفي الوقت نفسه، تكون تكلفة المشروع أقل بكثير من الأساليب التقليدية.
رؤية للمستقبل – إعادة ابتكار علاقة إنتاج البيانات الذكاء الاصطناعي مع استمرار تطور التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تقود الذكاء الاصطناعي العليا تطوير علاقات إنتاج البيانات بشكل أكثر كفاءة وإنصافا من خلال سلسلة من الاستراتيجيات المبتكرة.
استراتيجية البيانات الجزئية: من التغيير الكمي إلى التغيير النوعي
Alaya AI تدفع نحو تحويل النمط الباراديغمي من 'البيانات الكبيرة' إلى 'البيانات الدقيقة'. من خلال تصفية عينات البيانات عالية القيمة بذكاء جماعي، فإن هذه الاستراتيجية تساهم بشكل كبير في زيادة كفاءة تدريب النماذج وتقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير. تكون هذه الاستراتيجية مناسبة بشكل خاص لمجالات نقص البيانات عالية الجودة مثل الرعاية الصحية والمالية.
البنية التحتية لإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات
سوق البيانات الذكية التقليدية يتم تقديمه بشكل رئيسي من قبل شركات كبيرة مثل Scale AI ، وغالبًا ما يواجه المطورون الصغار رسوم قناة مرتفعة. يأتي هذه الرسوم أساسًا من تكلفة الوساطة على المنصة ، مما يؤدي إلى أن يتحمل المطورون الصغار أو الأفراد تكلفة أعلى من الشركات ذات المقياس الكبير. Alaya تبذل جهودًا لكسر هذا الموقف ، وتقديم خيارات أكثر فعالية من حيث التكلفة للمطورين الصغار.
دعم الطبقة الأساسية في عصر AGI
مع تطور النماذج الكبيرة متعددة الوسائط ، يتزايد الطلب على البيانات المشروحة متعددة المجالات ومتعددة الأبعاد بشكل كبير. شبكة Alaya الذكاء الاصطناعي الموزعة قادرة على الاستجابة بسرعة لهذه الاحتياجات. على سبيل المثال ، تساعد Alaya الذكاء الاصطناعي في تسريع عملية التعليقات التوضيحية وتقصير دورة التعليقات التوضيحية بشكل كبير من خلال نظامها الأساسي الذي يدعم الحصول على أنواع متعددة من البيانات والتعليق عليها مثل النصوص والصور والصوت.
الخلاصة: مستقبل البيانات الذكاء الاصطناعي مدفوع بالانفتاح والذكاء
وقد أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى زيادة متطلبات البنية التحتية للبيانات، وتقوم الذكاء الاصطناعي العليا ببناء نظام بيئي جديد مفتوح وقابل للتركيب من خلال الجمع المبتكر بين أخذ عينات بيانات Web3 ووضع العلامات التلقائية الذكاء الاصطناعي. بصفتها مستكشفا أساسيا للبنية التحتية للبيانات الذكاء الاصطناعي ، تركز Alaya الذكاء الاصطناعي على قيمتين أساسيتين:
（1）تحليل بيانات Web3: من خلال شبكة الحوافز اللامركزية، يتم تفعيل إنتاجية البيانات العالمية. سواء كانت تنسيقات الزراعية في جنوب شرق آسيا أو بيانات سحابة النقاط لقيادة السيارات الآلية التي يتم معالجتها من قبل المهندسين الأوروبيين، فإن الذكاء الجماعي الذي يتكون من المساهمين يوفر عينات بيانات متوازنة ومتنوعة أكثر لتدريب الذكاء الاصطناعي.
AI العلامة التلقائية: بناءً على هيكل تقني ثلاثي الطبقات (الطبقة التفاعلية، الطبقة البصرية المكملة، IML) ، يمكن لأدوات العلامات الآلية في Alaya الاندماج بمرونة في شبكات سلسلة الكتل المختلفة ودعم معالجة البيانات متعددة الوسائط ديناميكيًا، مما يعزز بشكل كبير كفاءة ودقة العلامة.
هذا الاختراق المزدوج للانفتاح والذكاء لا يقلل فقط من عتبة التطوير للفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم ، ولكنه يدرك أيضا شفافية حماية خصوصية البيانات وتوزيع القيمة من خلال إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) وتأكيد حقوق NFT. هدف الذكاء الاصطناعي العليا هو أن تصبح "شبكة بيانات" في عصر الذكاء الاصطناعي ، وتوفير خدمات بنية تحتية مستقرة ومتوافقة ومستدامة للتدريب النموذجي الذكاء الاصطناعي من خلال الشبكات المفتوحة والأدوات الذكية ، وتعزيز النظام البيئي للتعاون بين الإنسان والآلة نحو مستقبل أكثر عدلا وكفاءة.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
Alaya AI: إعادة تشكيل علاقة إنتاج بيانات الذكاء الاصطناعي، وتعزيز البيئة الذكية للبيانات اللامركزية
مقدمة: تحولات الاحتياجات البيئية للبيانات
تطور سريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يطرح متطلبات أعلى على صناعة تسميات البيانات. من القيادة الآلية إلى تحليل الصور الطبية، أصبحت البيانات المهيكلة عالية الجودة محركًا أساسيًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. حجم سوق تسميات البيانات العالمي حاليًا يتجاوز مائة مليار دولار، مع معدل نمو سنوي مركب يزيد عن 30٪، ولكن مشاكل مثل التركيز الشديد والاعتماد الشديد على البشر في النمط التقليدي تحد من تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
على سبيل المثال، يتطلب تدريب نظام المستوى L4 المؤتمت للقيادة الذاتية ملايين الصور الموسومة عالية الدقة، ويمكن أن تصل تكلفة الصورة الواحدة إلى عدة دولارات. شركات مثل Baidu و Waymo تستثمر عشرات الآلاف من العمالة الموسومة لهذا الغرض، بينما تواجه الفرق الصغيرة والمتوسطة تحديات أكثر صعوبة - فقد أدى الاعتماد على فرق العمل الخارجية في الخارج إلى انحراف التسمية في OpenAI، مما أثر مباشرة على أداء النموذج.
كفاءة العمل اليدوي منخفضة، ويفتقر تنوع البيانات، وانقطاع خدمة الفريق الصغير، مما يجعلها واحدة من ثلاث نقاط ألم الصناعة الرئيسية. من خلال الابتكار التكنولوجي وإعادة بناء البيئة، تلتزم Alaya AI بتوفير حلول أكثر كفاءة ومفتوحة لصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي. لمواجهة التحديات المذكورة أعلاه، قامت Alaya AI ببناء مصفوفة منتجات تتكون من ثلاثة وحدات أساسية، تعمل على دفع الصناعة نحو التطور نحو اللامركزية والذكاء.
Alaya AI بنت تصميم هيكلية هجينة تجمع بين مزايا Web2 و Web3. من خلال نموذج اقتصادي للرموز، يمكن للمستخدمين تحويل الوقت المتناثر إلى إنتاجية تسمية البيانات. على سبيل المثال، يمكن لطالب طبي إسباني الحصول على مكافأة رمزية من خلال تسمية صور الأورام، ويمكن لمهندس هندي استخدام وقته الفارغ في معالجة بيانات سحب السحب التلقائي. هذا النمط الموزع ليس فقط يساعد الشركات على تقليل التكاليف، ولكنه أيضًا يعزز التنوع الجغرافي والثقافي عبر مجموعة واسعة من البيانات والتمثيل.
يتكون الأساس التقني للنظام من آليتين أساسيتين:
(1) تخصيص المهام الديناميكية: استنادا إلى الأداء التاريخي للمستخدم والعلامات المهنية (مثل شارات NFT: بيانات الاعتماد على السلسلة المستخدمة لتحديد القدرة المهنية للمستخدم) ، تقوم الخوارزمية الذكية بتفكيك المهام المعقدة ومطابقتها بدقة مع المساهمين المناسبين ؛
(2) شبكة التحقق من الجودة: يتم استخدام التحقق الموزع عادة وإدارة العتبة لتصفية البيانات منخفضة الجودة تلقائيا ، جنبا إلى جنب مع المراجعة اليدوية لتشكيل ضمان مزدوج.
بعد تفعيل إنتاجية البيانات، كيف يمكن حل الاحتياجات الطويلة للفرق الصغيرة والمتوسطة يصبح المشكلة الرئيسية التالية - وهذا بالضبط هو الغرض الأساسي لمنصة البيانات المفتوحة (ODP).
بالنسبة لمطوري الحجم الصغير والمتوسط الذين يواجهون "صعوبة تلبية الطلبات المخصصة وضغوطات التدفق النقدي الكبيرة" ، فإن Alaya ODP من خلال آلية حوض مكافآت الرموز ، قدمت حلا مرنًا ومنخفض العتبة. تشمل الوظائف الأساسية لهذه المنصة:
（1）طلب البيانات المخصصة: يمكن لشركات الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمتوسطة الحجم ومشاريع الويب3 نشر احتياجات بيانات مخصصة. على سبيل المثال، يمكن لفريق القيادة الآلية أن يطلب جمع البيانات الموجهة لظروف مناخية معينة (مثل حالات العواصف الرملية)، وتحديد معايير القبول الجودة من خلال العقود الذكية لضمان دقة البيانات.
(2) مجمع مكافآت الرمز المميز المخصص: يمكن للمشاريع استخدام الرموز المميزة الخاصة بها لتحفيز المساهمين في البيانات لتقليل ضغط التدفق النقدي. على سبيل المثال ، يمكن لشركة ناشئة الذكاء الاصطناعي أوروبية تحتاج إلى جمع بيانات خطاب اللهجات في منطقة الشمال الأوروبي إصدار مهام من خلال ODP لجذب المساهمين العالميين بمزيج من "رموز المشروع + العملات المستقرة" كحافز.
هذا النمط يتجاوز قيود الحد الأدنى لكميات الطلب التقليدية على منصات البيانات ، مما يتيح تلبية الاحتياجات الصغيرة وطويلة الذيل بفعالية. يمكن لمشاريع ODP الصغيرة والمتوسطة الحجم الوصول إلى البيانات بشكل أسرع وتقليل التكاليف بشكل كبير. يشكل هذا المنصة نظامًا بيئيًا رابحًا: تحصل الشركة المشاركة على بيانات عالية الجودة ، وتحصل الجهة المستخدمة على مكافآت رموز ، مما يعزز إنشاء بيئة مجتمعية مستدامة.
عندما يتم التغلب على مشكلة إنتاج البيانات والحصول عليها ، تقوم Alaya الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل كفاءة معالجة البيانات من خلال أدوات الأتمتة.
تتجلى قوة تكنولوجيا Alaya AI في نظام العلامات التلقائي الخاص بها. يعتمد هذا الأداة على هيكل ثلاثي الطبقات:
（1）الطبقة التفاعلية: واجهة الألعاب تدعم الوصول إلى محفظة متعددة السلاسل، حيث يمكن للمستخدمين إكمال مهام التعليمات البرمجية المعقدة عبر الهاتف المحمول؛
（2）الطبقة البصرية: دمج تقريب غوسي وخوارزمية تحسين الجماعة الجزيئية (PSO) لتنظيف البيانات واستبعاد القيم الشاذة؛
(3) طبقة النمذجة الذكية (IML): تحسين ديناميكي لنموذج التسمية بجمع تقنيات الحوسبة التطورية مع التعلم التعزيزي من خلال ردود الفعل البشرية (RLHF).
في سيناريو القيادة الذاتية، قام النظام بزيادة كبيرة في كفاءة تسمية سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد ودقة تقسيم الصور. في الوقت نفسه، يمكن للمستخدمين المشاركة في حوكمة المنصة من خلال رهن الرموز، مما يسمح بفتح المواضيع المتقدمة والمواضيع المهنية ومواضيع التحقق من البيانات، وبالتالي تعزيز تحسين حوكمة المنصة وتعزيز مشاركة المجتمع بشكل إيجابي.
الابتكار التكنولوجي والممارسة الصناعية
أظهرت Alaya AI الابتكار ليس فقط في البنية التقنية، بل أيضًا من خلال التطبيق الفعلي أثبتت جدوى وقيمة حلولها.
تعتمد Alaya AI تقنية البرهان الصفري (ZKP) لتحقيق تعمية المعلومات الحساسة في مرحلة ما قبل معالجة البيانات. على سبيل المثال، عند تسمية صور الطبية، يقوم النظام تلقائيًا بإزالة معلومات هوية المريض والاحتفاظ فقط ببيانات الخصائص الطبية. في الوقت نفسه، يتم تحقيق حقوق الملكية للبيانات من خلال NFT، حيث يمكن للمساهمين تتبع استخدام البيانات بشكل دائم والحصول على حصة من الأرباح.
عند التعاون مع شركة قيادة ذاتية، يمكن لـ Alaya AI إكمال الكثير من أعمال تسمية الصور، بما في ذلك المشاهد الخاصة مثل المطر والثلج والليل والأنفاق. وبهذه الطريقة، تكون تكلفة التسمية أقل بشكل ملحوظ من الوضع التقليدي. في الوقت نفسه، يوفر أداة Alaya AI Pro الاصدار الاحترافي وظائف تسمية بالتفصيل الدقيق وتتبع مستمر، مما يضمن دقة عالية ومعدل أخطاء منخفض.
حالة نموذجية: يمكن لفريق الذكاء الاصطناعي في قطاع الزراعة في جنوب شرق آسيا استخدام الرمز المميز الخاص بهم عبر منصة ODP لتحفيز المزارعين المحليين على المشاركة في عملية تسمية صور الآفات بنجاح وبناء مجموعة بيانات للتسمية تغطي العديد من المحاصيل. من خلال هذه الطريقة، يتم تحسين دقة التعرف على النماذج بشكل كبير، وفي الوقت نفسه، تكون تكلفة المشروع أقل بكثير من الأساليب التقليدية.
رؤية للمستقبل – إعادة ابتكار علاقة إنتاج البيانات الذكاء الاصطناعي مع استمرار تطور التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تقود الذكاء الاصطناعي العليا تطوير علاقات إنتاج البيانات بشكل أكثر كفاءة وإنصافا من خلال سلسلة من الاستراتيجيات المبتكرة.
Alaya AI تدفع نحو تحويل النمط الباراديغمي من 'البيانات الكبيرة' إلى 'البيانات الدقيقة'. من خلال تصفية عينات البيانات عالية القيمة بذكاء جماعي، فإن هذه الاستراتيجية تساهم بشكل كبير في زيادة كفاءة تدريب النماذج وتقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير. تكون هذه الاستراتيجية مناسبة بشكل خاص لمجالات نقص البيانات عالية الجودة مثل الرعاية الصحية والمالية.
سوق البيانات الذكية التقليدية يتم تقديمه بشكل رئيسي من قبل شركات كبيرة مثل Scale AI ، وغالبًا ما يواجه المطورون الصغار رسوم قناة مرتفعة. يأتي هذه الرسوم أساسًا من تكلفة الوساطة على المنصة ، مما يؤدي إلى أن يتحمل المطورون الصغار أو الأفراد تكلفة أعلى من الشركات ذات المقياس الكبير. Alaya تبذل جهودًا لكسر هذا الموقف ، وتقديم خيارات أكثر فعالية من حيث التكلفة للمطورين الصغار.
مع تطور النماذج الكبيرة متعددة الوسائط ، يتزايد الطلب على البيانات المشروحة متعددة المجالات ومتعددة الأبعاد بشكل كبير. شبكة Alaya الذكاء الاصطناعي الموزعة قادرة على الاستجابة بسرعة لهذه الاحتياجات. على سبيل المثال ، تساعد Alaya الذكاء الاصطناعي في تسريع عملية التعليقات التوضيحية وتقصير دورة التعليقات التوضيحية بشكل كبير من خلال نظامها الأساسي الذي يدعم الحصول على أنواع متعددة من البيانات والتعليق عليها مثل النصوص والصور والصوت.
الخلاصة: مستقبل البيانات الذكاء الاصطناعي مدفوع بالانفتاح والذكاء
وقد أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى زيادة متطلبات البنية التحتية للبيانات، وتقوم الذكاء الاصطناعي العليا ببناء نظام بيئي جديد مفتوح وقابل للتركيب من خلال الجمع المبتكر بين أخذ عينات بيانات Web3 ووضع العلامات التلقائية الذكاء الاصطناعي. بصفتها مستكشفا أساسيا للبنية التحتية للبيانات الذكاء الاصطناعي ، تركز Alaya الذكاء الاصطناعي على قيمتين أساسيتين:
（1）تحليل بيانات Web3: من خلال شبكة الحوافز اللامركزية، يتم تفعيل إنتاجية البيانات العالمية. سواء كانت تنسيقات الزراعية في جنوب شرق آسيا أو بيانات سحابة النقاط لقيادة السيارات الآلية التي يتم معالجتها من قبل المهندسين الأوروبيين، فإن الذكاء الجماعي الذي يتكون من المساهمين يوفر عينات بيانات متوازنة ومتنوعة أكثر لتدريب الذكاء الاصطناعي.
AI العلامة التلقائية: بناءً على هيكل تقني ثلاثي الطبقات (الطبقة التفاعلية، الطبقة البصرية المكملة، IML) ، يمكن لأدوات العلامات الآلية في Alaya الاندماج بمرونة في شبكات سلسلة الكتل المختلفة ودعم معالجة البيانات متعددة الوسائط ديناميكيًا، مما يعزز بشكل كبير كفاءة ودقة العلامة.
هذا الاختراق المزدوج للانفتاح والذكاء لا يقلل فقط من عتبة التطوير للفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم ، ولكنه يدرك أيضا شفافية حماية خصوصية البيانات وتوزيع القيمة من خلال إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) وتأكيد حقوق NFT. هدف الذكاء الاصطناعي العليا هو أن تصبح "شبكة بيانات" في عصر الذكاء الاصطناعي ، وتوفير خدمات بنية تحتية مستقرة ومتوافقة ومستدامة للتدريب النموذجي الذكاء الاصطناعي من خلال الشبكات المفتوحة والأدوات الذكية ، وتعزيز النظام البيئي للتعاون بين الإنسان والآلة نحو مستقبل أكثر عدلا وكفاءة.