Введение: потребность в изменении экосистемы данных
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта выдвинуло более высокие требования к индустрии аннотирования данных. От автономного вождения до анализа медицинских изображений — высококачественные структурированные данные стали основным фактором обучения моделей ИИ. В настоящее время мировой рынок аннотирования данных превысил 10 миллиардов долларов США, с совокупным годовым темпом роста более 30%, однако высокая централизация традиционных моделей и сильная искусственная зависимость ограничивают масштабное внедрение технологии ИИ.
На примере автономного вождения обучение системы уровня L4 требует миллионы изображений с высокой точностью разметки, стоимость одного изображения может достигать нескольких долларов. Для этого Baidu, Waymo и другие компании вложили миллионы в разметку, в то время как маленькие и средние команды сталкиваются с более серьезными вызовами — OpenAI ранее столкнулась с отклонением разметки из-за зависимости от зарубежных подрядчиков, что прямо влияло на производительность модели.
Низкая производительность труда, отсутствие разнообразия данных и ненепрерывность обслуживания малых и средних команд стали тремя основными болевыми точками отрасли. Благодаря технологическим инновациям и экологической реконструкции Alaya AI стремится предоставлять более эффективные и открытые решения для индустрии данных ИИ. Матрица основных продуктов Alaya AI Для решения вышеуказанных проблем Alaya AI создала матрицу продуктов, состоящую из трех основных модулей, которые способствуют эволюции отрасли в направлении децентрализации и интеллекта с измерений производства, сбора и обработки данных.
Распределенная экосистема данных: активация глобальной производительности данных
Alaya AI построила гибридную архитектуру, объединяющую преимущества Web2 и Web3. Через токеномическую модель пользователи могут преобразовывать фрагментированное время в производительность маркировки данных. Например, студент медицинского университета в Испании может получать токеновые награды за маркировку изображений опухолей, а инженер из Индии может использовать свободное время для обработки данных облака точек автопилота. Этот распределенный подход не только помогает компаниям снизить затраты, но также, благодаря разнообразию географических и культурных фонов, усиливает широкое представительство и репрезентативность набора данных.
Техническая основа этой системы включает в себя два основных механизма:
(1) Динамическое распределение задач: Основываясь на исторических показателях производительности пользователя и профессиональных тегах (таких как значки NFT: учетные данные в сети, используемые для идентификации профессиональных способностей пользователя), интеллектуальный алгоритм разбирает сложные задачи и точно сопоставляет их с соответствующими участниками;
（2）Сеть проверки качества: используется проверка нормального распределения и управление порогами, автоматическая фильтрация данных низкого качества, комбинирование с ручной проверкой для двойной защиты.
После повышения производительности данных следующим важным вопросом становится вопрос о том, как удовлетворить долгосрочные потребности малых и средних команд — и это именно то, для чего предназначена платформа открытых данных (ODP).
Платформа открытых данных (ODP): разгадывание проблем данных для малых и средних команд
Для решения проблем, с которыми сталкиваются малые и средние разработчики, такие как "трудности удовлетворения потребностей в настройке и большое давление на денежный поток", Alaya ODP предлагает гибкое и низкозатратное решение через механизм вознаграждения токенов. Основные функции этой платформы включают:
（1）Запрос на индивидуальные данные: малые и средние компании по AI и проекты Web3 могут размещать запросы на индивидуализированные данные. Например, команды автопилотов могут инициировать направленный сбор данных для определенных климатических условий (например, песчаная буря) и установить стандарты приемки качества через смарт-контракты, чтобы гарантировать точность данных.
(2) Пользовательский пул вознаграждений в виде токенов: проекты могут использовать свои собственные токены, чтобы стимулировать участников данных, чтобы снизить давление на денежный поток. Например, европейский AI-стартап, которому необходимо собирать данные о диалектной речи в Скандинавском регионе, может выпускать задания через ODP для привлечения глобальных контрибьюторов с комбинацией «токены проекта + стейблкоины» в качестве стимула.
Этот режим нарушает ограничения традиционных платформ данных на минимальный объем заказа, что позволяет удовлетворять потребности малых и длинных хвостов эффективно. Малые и средние проекты, подключенные к ODP, могут быстрее получать данные и значительно снижать затраты. Эта платформа создает экосистему взаимовыгодного сотрудничества: проекты получают качественные данные, пользователи получают награды в виде токенов, что способствует созданию устойчивой сообщественной экосистемы.
Когда проблема производства и получения данных будет преодолена, Alaya AI дальше перестроит эффективность обработки данных с помощью автоматизированных инструментов.
Набор инструментов для автоматической разметки AI: двойная революция эффективности и точности
Технический ров Alaya AI воплощен в автоматизированной системе аннотирования. Набор инструментов использует трехуровневую архитектуру:
（1）Интерактивный уровень: игровой интерфейс поддерживает подключение кошельков нескольких цепочек, пользователи могут завершить сложные задачи по разметке через мобильное приложение;
（2）Оптимизационный слой: интеграция метода гауссовского приближения и оптимизации роя частиц (PSO) для очистки данных и исключения выбросов;
(3) Интеллектуальный уровень моделирования (IML): в сочетании с эволюционными вычислениями и обучением с подкреплением с обратной связью с человеком (RLHF) модель аннотаций динамически оптимизируется.
В сценариях автономного вождения система значительно повышает эффективность аннотирования 3D-облака точек и точность сегментации изображений. В то же время пользователи могут участвовать в управлении платформой, размещая токены в стейкинге, открывая темы высокого уровня, профессиональные темы и темы проверки данных, тем самым способствуя оптимизации управления платформой и способствуя активному участию сообщества.
Прорыв в технологиях и отраслевая практика
Alaya AI не только достигла инноваций в технической архитектуре, но также подтвердила ценность и возможность своего решения через практическое применение.
Инновации в защите конфиденциальности и подтверждении прав на данные
Alaya AI использует технологию нулевого разглашения (ZKP), чтобы обезличить чувствительную информацию на этапе предварительной обработки данных. Например, при разметке медицинских изображений система автоматически удаляет личные данные пациента, сохраняя только патологические характеристики. В то же время, с помощью NFT реализуется право собственности на данные, что позволяет вкладчикам постоянно отслеживать использование данных и получать долю прибыли.
Масштабная валидация в области автономного вождения
При работе с компаниями, занимающимися автономным вождением, Alaya AI может делать много аннотаций к изображениям, охватывая специальные сценарии, такие как дождь и снег, ночью и в туннелях. Таким образом, стоимость аннотирования значительно ниже, чем у традиционных моделей. В то же время инструмент Alaya AI Pro обеспечивает семантическую сегментацию на уровне пикселей и непрерывное отслеживание аннотаций для обеспечения высокой точности и низкого уровня ошибок.
Расширение экологических возможностей малых и средних проектов
Типичный пример: команда по искусственному интеллекту в сельском хозяйстве Юго-Восточной Азии может использовать собственный токен через платформу ODP для поощрения местных фермеров участием в разметке изображений болезней и вредителей, успешно создавая набор данных для разметки, охватывающий различные культуры. Таким образом, точность распознавания модели значительно повышается, при этом затраты проекта далеко ниже по сравнению с традиционными методами.
Видение будущего — — Перестройка отношений между производством данных и искусственным интеллектом При постоянном развитии технологии искусственного интеллекта Alaya AI с помощью ряда инновационных стратегий способствует развитию отношений между производством данных в более эффективном и справедливом направлении.
Стратегия работы с микроданными: от количественных изменений к качественным изменениям
Alaya AI ведет переход от парадигмы "больших данных" к "точным данным". Через массовый интеллектуальный отбор образцов высокоценных данных эта стратегия значительно повышает эффективность обучения моделей и существенно снижает энергопотребление. Она особенно подходит для областей с дефицитом качественных данных, таких как медицина и финансы.
Инфраструктура демократизации данных
На традиционном рынке данных ИИ доминируют крупные компании, такие как Scale AI, а малые и средние разработчики часто сталкиваются с высокими комиссиями за каналы. Эти сборы в основном связаны с посредническими расходами платформы, что приводит к более высоким затратам для небольших команд или отдельных разработчиков, чем для крупных предприятий. Alaya работает над тем, чтобы изменить эту ситуацию и предоставить более экономичный вариант для малых и средних разработчиков.
Базовая поддержка в эпоху AGI
С развитием мульти-модельных больших моделей возникает экспоненциальный спрос на кросс-дисциплинарные и многомерные данные для разметки. Распределенная сеть Alaya AI способна быстро реагировать на этот вид спроса. Например, Alaya AI поддерживает сбор и разметку текстов, изображений и аудиофайлов, помогая ускорить процесс разметки и значительно сократить период разметки.
Заключение: открытые и интеллектуальные данные ИИ будущего
Быстрое развитие искусственного интеллекта предъявляет более высокие требования к инфраструктуре данных, и Alaya AI, объединяя инновации в области сбора данных Web3 и автоматической разметки AI, создает открытую, комбинируемую новую экосистему данных. В качестве ведущего исследователя ядра инфраструктуры данных для искусственного интеллекта Alaya AI сосредоточена на двух ключевых ценностях:
(1) Web3 сбор данных: активация глобальной производительности данных через децентрализованную инцентивную сеть. Независимо от того, меткируют ли сельхозкультуры юго-восточноазиатские фермеры или обрабатывают данные об автопилотах европейские инженеры, коллективный интеллект участников обеспечивает более сбалансированные и разнообразные выборки данных для обучения искусственного интеллекта.
(2) AI автоматическая маркировка: на основе трехуровневой архитектуры (уровень взаимодействия, уровень оптимизации, IML) инструменты автоматической маркировки Alaya могут гибко подключаться к различным сетям блокчейн, поддерживать динамическую обработку мультимодальных данных, существенно повышая эффективность и точность маркировки.
Этот двойной прорыв в области открытости и интеллекта не только снижает порог разработки для малых и средних команд, но и обеспечивает прозрачность защиты конфиденциальности данных и распределения ценности с помощью доказательств с нулевым разглашением (ZKP) и подтверждения прав NFT. Цель Alaya AI — стать «сетью данных» в эпоху ИИ, предоставляя стабильные, соответствующие требованиям и устойчивые инфраструктурные услуги для обучения моделей ИИ с помощью открытых сетей и интеллектуальных инструментов, а также продвигая экосистему взаимодействия человека и машины к более справедливому и эффективному будущему.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Alaya AI: переформатирование отношений в производстве данных ИИ, содействие Децентрализация интеллектуальной данных экосистемы
Введение: потребность в изменении экосистемы данных
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта выдвинуло более высокие требования к индустрии аннотирования данных. От автономного вождения до анализа медицинских изображений — высококачественные структурированные данные стали основным фактором обучения моделей ИИ. В настоящее время мировой рынок аннотирования данных превысил 10 миллиардов долларов США, с совокупным годовым темпом роста более 30%, однако высокая централизация традиционных моделей и сильная искусственная зависимость ограничивают масштабное внедрение технологии ИИ.
На примере автономного вождения обучение системы уровня L4 требует миллионы изображений с высокой точностью разметки, стоимость одного изображения может достигать нескольких долларов. Для этого Baidu, Waymo и другие компании вложили миллионы в разметку, в то время как маленькие и средние команды сталкиваются с более серьезными вызовами — OpenAI ранее столкнулась с отклонением разметки из-за зависимости от зарубежных подрядчиков, что прямо влияло на производительность модели.
Низкая производительность труда, отсутствие разнообразия данных и ненепрерывность обслуживания малых и средних команд стали тремя основными болевыми точками отрасли. Благодаря технологическим инновациям и экологической реконструкции Alaya AI стремится предоставлять более эффективные и открытые решения для индустрии данных ИИ. Матрица основных продуктов Alaya AI Для решения вышеуказанных проблем Alaya AI создала матрицу продуктов, состоящую из трех основных модулей, которые способствуют эволюции отрасли в направлении децентрализации и интеллекта с измерений производства, сбора и обработки данных.
Alaya AI построила гибридную архитектуру, объединяющую преимущества Web2 и Web3. Через токеномическую модель пользователи могут преобразовывать фрагментированное время в производительность маркировки данных. Например, студент медицинского университета в Испании может получать токеновые награды за маркировку изображений опухолей, а инженер из Индии может использовать свободное время для обработки данных облака точек автопилота. Этот распределенный подход не только помогает компаниям снизить затраты, но также, благодаря разнообразию географических и культурных фонов, усиливает широкое представительство и репрезентативность набора данных.
Техническая основа этой системы включает в себя два основных механизма:
(1) Динамическое распределение задач: Основываясь на исторических показателях производительности пользователя и профессиональных тегах (таких как значки NFT: учетные данные в сети, используемые для идентификации профессиональных способностей пользователя), интеллектуальный алгоритм разбирает сложные задачи и точно сопоставляет их с соответствующими участниками;
（2）Сеть проверки качества: используется проверка нормального распределения и управление порогами, автоматическая фильтрация данных низкого качества, комбинирование с ручной проверкой для двойной защиты.
После повышения производительности данных следующим важным вопросом становится вопрос о том, как удовлетворить долгосрочные потребности малых и средних команд — и это именно то, для чего предназначена платформа открытых данных (ODP).
Для решения проблем, с которыми сталкиваются малые и средние разработчики, такие как "трудности удовлетворения потребностей в настройке и большое давление на денежный поток", Alaya ODP предлагает гибкое и низкозатратное решение через механизм вознаграждения токенов. Основные функции этой платформы включают:
（1）Запрос на индивидуальные данные: малые и средние компании по AI и проекты Web3 могут размещать запросы на индивидуализированные данные. Например, команды автопилотов могут инициировать направленный сбор данных для определенных климатических условий (например, песчаная буря) и установить стандарты приемки качества через смарт-контракты, чтобы гарантировать точность данных.
(2) Пользовательский пул вознаграждений в виде токенов: проекты могут использовать свои собственные токены, чтобы стимулировать участников данных, чтобы снизить давление на денежный поток. Например, европейский AI-стартап, которому необходимо собирать данные о диалектной речи в Скандинавском регионе, может выпускать задания через ODP для привлечения глобальных контрибьюторов с комбинацией «токены проекта + стейблкоины» в качестве стимула.
Этот режим нарушает ограничения традиционных платформ данных на минимальный объем заказа, что позволяет удовлетворять потребности малых и длинных хвостов эффективно. Малые и средние проекты, подключенные к ODP, могут быстрее получать данные и значительно снижать затраты. Эта платформа создает экосистему взаимовыгодного сотрудничества: проекты получают качественные данные, пользователи получают награды в виде токенов, что способствует созданию устойчивой сообщественной экосистемы.
Когда проблема производства и получения данных будет преодолена, Alaya AI дальше перестроит эффективность обработки данных с помощью автоматизированных инструментов.
Технический ров Alaya AI воплощен в автоматизированной системе аннотирования. Набор инструментов использует трехуровневую архитектуру:
（1）Интерактивный уровень: игровой интерфейс поддерживает подключение кошельков нескольких цепочек, пользователи могут завершить сложные задачи по разметке через мобильное приложение;
（2）Оптимизационный слой: интеграция метода гауссовского приближения и оптимизации роя частиц (PSO) для очистки данных и исключения выбросов;
(3) Интеллектуальный уровень моделирования (IML): в сочетании с эволюционными вычислениями и обучением с подкреплением с обратной связью с человеком (RLHF) модель аннотаций динамически оптимизируется.
В сценариях автономного вождения система значительно повышает эффективность аннотирования 3D-облака точек и точность сегментации изображений. В то же время пользователи могут участвовать в управлении платформой, размещая токены в стейкинге, открывая темы высокого уровня, профессиональные темы и темы проверки данных, тем самым способствуя оптимизации управления платформой и способствуя активному участию сообщества.
Прорыв в технологиях и отраслевая практика
Alaya AI не только достигла инноваций в технической архитектуре, но также подтвердила ценность и возможность своего решения через практическое применение.
Alaya AI использует технологию нулевого разглашения (ZKP), чтобы обезличить чувствительную информацию на этапе предварительной обработки данных. Например, при разметке медицинских изображений система автоматически удаляет личные данные пациента, сохраняя только патологические характеристики. В то же время, с помощью NFT реализуется право собственности на данные, что позволяет вкладчикам постоянно отслеживать использование данных и получать долю прибыли.
При работе с компаниями, занимающимися автономным вождением, Alaya AI может делать много аннотаций к изображениям, охватывая специальные сценарии, такие как дождь и снег, ночью и в туннелях. Таким образом, стоимость аннотирования значительно ниже, чем у традиционных моделей. В то же время инструмент Alaya AI Pro обеспечивает семантическую сегментацию на уровне пикселей и непрерывное отслеживание аннотаций для обеспечения высокой точности и низкого уровня ошибок.
Типичный пример: команда по искусственному интеллекту в сельском хозяйстве Юго-Восточной Азии может использовать собственный токен через платформу ODP для поощрения местных фермеров участием в разметке изображений болезней и вредителей, успешно создавая набор данных для разметки, охватывающий различные культуры. Таким образом, точность распознавания модели значительно повышается, при этом затраты проекта далеко ниже по сравнению с традиционными методами.
Видение будущего — — Перестройка отношений между производством данных и искусственным интеллектом При постоянном развитии технологии искусственного интеллекта Alaya AI с помощью ряда инновационных стратегий способствует развитию отношений между производством данных в более эффективном и справедливом направлении.
Alaya AI ведет переход от парадигмы "больших данных" к "точным данным". Через массовый интеллектуальный отбор образцов высокоценных данных эта стратегия значительно повышает эффективность обучения моделей и существенно снижает энергопотребление. Она особенно подходит для областей с дефицитом качественных данных, таких как медицина и финансы.
На традиционном рынке данных ИИ доминируют крупные компании, такие как Scale AI, а малые и средние разработчики часто сталкиваются с высокими комиссиями за каналы. Эти сборы в основном связаны с посредническими расходами платформы, что приводит к более высоким затратам для небольших команд или отдельных разработчиков, чем для крупных предприятий. Alaya работает над тем, чтобы изменить эту ситуацию и предоставить более экономичный вариант для малых и средних разработчиков.
С развитием мульти-модельных больших моделей возникает экспоненциальный спрос на кросс-дисциплинарные и многомерные данные для разметки. Распределенная сеть Alaya AI способна быстро реагировать на этот вид спроса. Например, Alaya AI поддерживает сбор и разметку текстов, изображений и аудиофайлов, помогая ускорить процесс разметки и значительно сократить период разметки.
Заключение: открытые и интеллектуальные данные ИИ будущего
Быстрое развитие искусственного интеллекта предъявляет более высокие требования к инфраструктуре данных, и Alaya AI, объединяя инновации в области сбора данных Web3 и автоматической разметки AI, создает открытую, комбинируемую новую экосистему данных. В качестве ведущего исследователя ядра инфраструктуры данных для искусственного интеллекта Alaya AI сосредоточена на двух ключевых ценностях:
(1) Web3 сбор данных: активация глобальной производительности данных через децентрализованную инцентивную сеть. Независимо от того, меткируют ли сельхозкультуры юго-восточноазиатские фермеры или обрабатывают данные об автопилотах европейские инженеры, коллективный интеллект участников обеспечивает более сбалансированные и разнообразные выборки данных для обучения искусственного интеллекта.
(2) AI автоматическая маркировка: на основе трехуровневой архитектуры (уровень взаимодействия, уровень оптимизации, IML) инструменты автоматической маркировки Alaya могут гибко подключаться к различным сетям блокчейн, поддерживать динамическую обработку мультимодальных данных, существенно повышая эффективность и точность маркировки.
Этот двойной прорыв в области открытости и интеллекта не только снижает порог разработки для малых и средних команд, но и обеспечивает прозрачность защиты конфиденциальности данных и распределения ценности с помощью доказательств с нулевым разглашением (ZKP) и подтверждения прав NFT. Цель Alaya AI — стать «сетью данных» в эпоху ИИ, предоставляя стабильные, соответствующие требованиям и устойчивые инфраструктурные услуги для обучения моделей ИИ с помощью открытых сетей и интеллектуальных инструментов, а также продвигая экосистему взаимодействия человека и машины к более справедливому и эффективному будущему.