Alaya AI： การเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ข้อมูล AI เพื่อสนับสนุนนิเวศข้อมูลอัจฉริยะ

คำนำ: ความต้องการในการเปลี่ยนแปลงนิเวศข้อมูล

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้นําเสนอความต้องการที่สูงขึ้นสําหรับอุตสาหกรรมคําอธิบายประกอบข้อมูล ตั้งแต่การขับขี่อัตโนมัติไปจนถึงการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ข้อมูลที่มีโครงสร้างคุณภาพสูงได้กลายเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการฝึกอบรมโมเดล AI ในปัจจุบันตลาดคําอธิบายประกอบข้อมูลทั่วโลกมีมูลค่าเกิน 10 พันล้านเหรียญสหรัฐโดยมีอัตราการเติบโตต่อปีมากกว่า 30% แต่การรวมศูนย์สูงของโมเดลดั้งเดิมและการพึ่งพาเทียมที่แข็งแกร่งกําลัง จํากัด การใช้งานเทคโนโลยี AI ขนาดใหญ่

ในกรณีของการขับรถอัตโนมัติ เพื่อฝึกระบบระดับ L4 จำเป็นต้องใช้รูปภาพที่มีป้ายกำกับความแม่นยำสูงถึงหลายล้านภาพ ค่าใช้จ่ายต่อรูปภาพอาจสูงถึงหลายดอลลาร์ บริษัทเช่น ไบดู และ Waymo ได้ลงทุนกว่าหลายหมื่นคนในการป้ายกำกับ ในขณะเดียวกันทีมขนาดเล็กกลางก็เผชิญกับความท้าทายที่รุนแรงมากยิ่งขึ้น - OpenAI 曾เพราะเชื่อมั่นในทีมที่จัดจำหน่ายต่างประเทศทำให้มีความบิดเบือนในการป้ายกำกับซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลโดยตรง

ประสิทธิภาพในการทำงานของมนุษย์ต่ำ ขาดความหลากหลายของข้อมูล บริการทีมขนาดเล็กไม่ต่อเนื่อง เป็นจุดเจ็บที่สำคัญสามประการของอุตสาหกรรม ด้วยนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการสร้างนิเวศน์ Alaya AI มุ่งมั่นที่จะให้คำแนะนำที่มีประสิทธิภาพและเปิดเผยมากขึ้นสำหรับธุรกิจข้อมูล AI ผลิตภัณฑ์หลักของ Alaya AI สำหรับการท้าทายดังกล่าว Alaya AI ได้สร้างเมทริกซ์ผลิตภัณฑ์ที่ประกอบด้วยโมดูลหลักสามตัว ต่างกันตามมิติของการผลิตข้อมูล การรับข้อมูล และการประมวลผลข้อมูล เพื่อสนับสนุนการเคลื่อนไหวของอุตสาหกรรมไปสู่ทิศทางที่ไม่มีจุดศูนย์และฉลาดขึ้น

1. ระบบนิเวศข้อมูลแบบกระจาย: เปิดใช้งานประสิทธิภาพการทํางานของข้อมูลทั่วโลก

Alaya AI ได้สร้างโครงสร้างผสมที่รวมคุณสมบัติของ Web2 และ Web3 ผ่านโมเดลเศรษฐีของโทเค็น ผู้ใช้สามารถแปลงเวลาที่เป็นแผ่นโดยการป้อนข้อมูล ตัวอย่างเช่น นักศึกษาแพทยศาสตร์ชาวสเปนสามารถได้รับรางวัลโทเเคนผ่านการป้อนข้อมูลภาพเอ็กซเรย์มะเร็ง นักวิศวกรชาวอินเดียสามารถใช้เวลาว่างๆในการประมวลข้อมูลจุดคลายขับเคลื่อนอัตโนมัติ โมเดลแบบกระจายนี้ไม่เพียงช่วยลดต้นทุนของธุรกิจเท่านั้น แต่ยังเสริมความหลากหลายทางภูมิภาคและวัฒนธรรม ทำให้ชุดข้อมูลมีความหลากหลายและแทนที่ได้

รากฐานทางเทคนิคของระบบประกอบด้วยกลไกหลักสองประการ:

(1) การจัดสรรงานแบบไดนามิก: ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพในอดีตของผู้ใช้และแท็กระดับมืออาชีพ (เช่นป้าย NFT: ข้อมูลประจําตัวแบบ on-chain ที่ใช้เพื่อระบุความสามารถระดับมืออาชีพของผู้ใช้) อัลกอริทึมอัจฉริยะจะแยกชิ้นส่วนงานที่ซับซ้อนและจับคู่กับผู้มีส่วนร่วมที่เหมาะสมอย่างถูกต้อง

（2）ระบบตรวจสอบคุณภาพ：ใช้การตรวจสอบการกระจายที่เป็นแบบปกติและการจัดการค่าเกณฑ์ เพื่อกรองข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำโดยอัตโนมัติ ร่วมกับการตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อให้ความมั่นคง

เมื่อเร็วต่อการผลิตข้อมูล ทำอย่างไรให้สามารถตอบสนองความต้องการที่ยาวนานของทีมขนาดเล็กเป็นปัญหาสำคัญถัดไป— นี่คือจุดเริ่มต้นของแพลตฟอร์มข้อมูลเปิด (ODP)

2. แพลตฟอร์มข้อมูลเปิด (ODP): ช่วยแก้ปัญหาข้อมูลของทีมขนาดเล็กและกลาง

เพื่อตอบสนองต่อปัญหาของ "ยากที่จะตอบสนองความต้องการที่กําหนดเองและแรงกดดันกระแสเงินสดสูง" ที่ต้องเผชิญกับนักพัฒนาขนาดเล็กและขนาดกลาง Alaya ODP นําเสนอโซลูชันที่ยืดหยุ่นและมีอุปสรรคต่ําผ่านกลไกกลุ่มรางวัลโทเค็น คุณสมบัติหลักของแพลตฟอร์ม ได้แก่ :

(1) แอปพลิเคชันข้อมูลที่กําหนดเอง: บริษัท AI ขนาดเล็กและขนาดกลางและโครงการ Web3 สามารถเผยแพร่ข้อกําหนดข้อมูลที่กําหนดเองได้ ตัวอย่างเช่น ทีมขับรถอัตโนมัติสามารถเริ่มการรวบรวมข้อมูลเป้าหมายสําหรับสภาพภูมิอากาศที่เฉพาะเจาะจง เช่น สถานการณ์พายุทราย และกําหนดเกณฑ์การยอมรับคุณภาพผ่านสัญญาอัจฉริยะเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องของข้อมูล

（2）สร้างพูลรางวัลโทเค็นที่กำหนดเอง: โครงการสามารถใช้โทเค็นของตนเองเพื่อกระตุ้นผู้มีส่วนร่วมในการให้ข้อมูล ลดความกดดันจากกระแสเงินสด ตัวอย่างเช่น บริษัท ริเนียน สตาร์ทอัพที่ต้องการรวบรวมข้อมูลเสียงภาษาในภูมิภาคเหนือของยุโรป สามารถเผยแพร่งาน ใช้ ODP เป็นการกระทำ ด้วย “โทเค็นโครงการ + สกุลเงินคงที่” เป็นเครื่องกระตุ้น เพื่อดึงดูดผู้มีส่วนร่วมจากทั่วโลก

โหมดนี้ทำให้สามารถฟื้นฟูความต้องการขนาดเล็กและยาวนานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยที่ไม่มีขีดจำกัดขั้นต่ำของแพลตฟอร์มข้อมูล传统เข้าถึง ODP ทำให้โครงการขนาดเล็กและกลางสามารถได้รับข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและลดต้นทุนลงอย่างมีนัยยะ แพลตฟอร์มนี้สร้างนิเวศชนที่ชนะทั้งสองฝั่ง: โครงการได้รับข้อมูลคุณภาพสูงและผู้ใช้ได้รับรางวัลโทเค็นที่สนับสนุนการสร้างนิเวศชนที่ยั่งยืน

เมื่อปัญหาในการสร้างและเข้าถึงข้อมูลได้รับการแก้ไข Alaya AI ได้นำเสนอเครื่องมือการอัตโนมัติเพื่อปรับโครงสร้างประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล

3. เครื่องมือป้ายชื่ออัตโนมัติ AI: การปฏิบัติที่มีประสิทธิภาพและความแม่นยำที่เป็นการปฏิวัติคู่

เทคโนโลยีที่เป็นที่สำคัญของ Alaya AI ได้รับการแสดงออกอย่างชัดเจนในระบบป้ายชื่ออัตโนมัติของตนเอง ชุดเครื่องมือนี้มีโครงสร้างที่ประกอบด้วย 3 ชั้น:

(1) เลเยอร์การโต้ตอบ: อินเทอร์เฟซ gamification รองรับการเข้าถึงกระเป๋าเงินแบบหลายสายโซ่ และผู้ใช้สามารถทํางานคําอธิบายประกอบที่ซับซ้อนผ่านเทอร์มินัลมือถือได้

（2）การปรับปรุงชั้น: รวมการประมวลผลแบบกาวเซียนแอพโพรกซ์ (Gaussian Approximation) และอัลกอริทึมการค้นหาอันดับการปรับปรุง (PSO) เพื่อทำความสะอาดข้อมูลและตัดค่าผิดปกติ

（3）ชั้นการจำลองอัจฉริยะ (IML)：การประยุกต์คำนวณการวิวัฒนาและการเรียนรู้แบบรีแอคชัน (RLHF) ร่วมกับการจัดการแบบไดนามิกให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ในฉากสำหรับการขับขี่อัตโนมัติ ระบบนี้เพิ่มประสิทธิภาพในการป้ายจุด 3 มิติและความแม่นยำในการแบ่งส่วนภาพของภาพอย่างมีนัยสำคัญ ในเวลาเดียวกันผู้ใช้สามารถเข้าร่วมในการบริหารแพลตฟอร์มโดยการมัดจำโทเคน เพื่อปลดล็อคเนื้อหาที่ยากขึ้น หัวข้อที่เชี่ยวชาญและการตรวจสอบข้อมูล เพื่อส่งเสริมการปรับปรุงการบริหารแพลตฟอร์ม และส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชน

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการปฏิบัติในอุตสาหกรรม

Alaya AI ไม่เพียงทำให้โครงสร้างทางเทคโนโลยีเป็นสิ่งใหม่ แต่ยังได้ทำการยืนยันความเป็นไปได้และมูลค่าของวิธีการแก้ปัญหาของตนผ่านการประยุกต์ใช้จริง

1. ความเป็นส่วนตัวและนวัตกรรมในการยืนยันข้อมูล

Alaya AI ใช้เทคโนโลยี Zero-Knowledge Proof (ZKP) ในขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อลบข้อมูลที่เป็นความลับ เช่น เมื่อทำการป้ายกำกับภาพการแพทย์ ระบบจะถอดข้อมูลของผู้ป่วยโดยอัตโนมัติ เฉพาะเลือกเก็บข้อมูลลักษณะโรค เพื่อให้เกิดการถือสิทธิ์ของสินทรัพย์ข้อมูลผ่าน NFT ผู้สนับสนุนสามารถตรวจสอบการใช้ข้อมูลตลอดไปและได้รับรายได้แบ่งปัน

2. การตรวจสอบขนาดใหญ่ในด้านการขับขี่อัตโนมัติ

เมื่อร่วมงานกับบริษัทระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ Alaya AI สามารถทำงานบนภาพจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับฉลามหรือหน่วยงานอื่นๆ เช่น ฝนหรือหิมะ กลางคืน และอุโมงค์ โดยการทำเครื่องหมายในลักษณะนี้ ต้นทุนในการทำเครื่องหมายจะต่ำกว่าโมเดลแบบเดิม ในเวลาเดียวกัน Alaya AI Pro ให้เครื่องมือรุ่นพิเศษที่มีคุณภาพสำหรับการทำเครื่องหมายตามพิกเซลและติดตามอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจว่ามีความแม่นยำสูงและอัตราข้อผิดพลาดต่ำ

3. โอกาสสำหรับโครงการขนาดกลางและขนาดเล็กในการส่งกำลังให้กับระบบนิเวศ

ตัวอย่างเช่น: ทีมปฏิบัติการ AI ทางการเกษตรในเอเชียตะวันออกสามารถใช้แพลตฟอร์ม ODP เพื่อให้เกษตรกรท้องถิ่นมีส่วนร่วมในการป้ายกำกับภาพของโรคและแมลงศัตรูพืชโดยใช้โทเคนของตนเองเป็นสิทธิส่วนบุคคล สร้างชุดข้อมูลป้ายกำกับที่ครอบคลุมหลายชนิดของพืช ผ่านวิธีนี้ ความแม่นยำในการระบุของโมเดลเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ในเวลาเดียวกัน ค่าใช้จ่ายของโครงการต่ำกว่ามากโดยใช้วิธี传统

วิสัยทัศน์สําหรับอนาคต – การพลิกโฉมความสัมพันธ์ในการผลิตข้อมูล AI ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง Alaya AI กําลังขับเคลื่อนการพัฒนาความสัมพันธ์ในการผลิตข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและเท่าเทียมกันมากขึ้นผ่านชุดกลยุทธ์ที่เป็นนวัตกรรม

1. กลยุทธ์ข้อมูลขนาดเล็ก: จากการเปลี่ยนแปลงเชิงปริมาณสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพ

Alaya AI กําลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนกระบวนทัศน์จาก "ข้อมูลขนาดใหญ่" เป็น "ข้อมูลที่ถูกต้อง" ด้วยการคัดกรองตัวอย่างข้อมูลที่มีมูลค่าสูงผ่าน Swarm Intelligence กลยุทธ์นี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการฝึกอบรมแบบจําลองอย่างมีนัยสําคัญและลดการใช้พลังงานลงอย่างมาก กลยุทธ์นี้เหมาะอย่างยิ่งสําหรับสาขาที่ข้อมูลคุณภาพสูงขาดแคลน เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน

2. โครงสร้างพื้นฐานการทําให้เป็นประชาธิปไตยของข้อมูล

ตลาดข้อมูล AI เชิงประจำวัฒนธรรมถูกบริษัทขนาดใหญ่เช่น Scale AI ควบคุม นักพัฒนาขนาดเล็กและกลางบ่อยครั้งต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงที่สูง ค่าใช้จ่ายเหล่านี้มาจากต้นทุนกลางของแพลตฟอร์มซึ่งทำให้ทีมเล็กหรือนักพัฒนาส่วนบุคคลต้องรับผิดชอบต้นทุนที่สูงกว่าธุรกิจขนาดใหญ่ Alaya กำลังพยายามทำลายสถานการณ์ดังกล่าวโดยให้ทางเลือกที่มีต้นทุนมีประสิทธิภาพมากขึ้นให้กับนักพัฒนาขนาดเล็กและกลาง

3. การสนับสนุนพื้นฐานในยุค AGI

ด้วยการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่หลายรูปแบบความต้องการข้อมูลคําอธิบายประกอบข้ามโดเมนและหลายมิติกําลังเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ เครือข่ายแบบกระจายของ Alaya AI สามารถตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น Alaya AI ช่วยเร่งกระบวนการใส่คําอธิบายประกอบและลดรอบคําอธิบายประกอบลงอย่างมากผ่านแพลตฟอร์มที่รองรับการได้มาและคําอธิบายประกอบของข้อมูลหลายประเภทเช่นข้อความรูปภาพและเสียง

สรุป: 未来ของข้อมูล AI ที่เปิดกว้างและมีการขับเคลื่อนด้วยความฉลาด

การพัฒนาประสิทธิภาพของปัจจัยที่ผลักดันการพัฒนาโดยรวดเร็วของปัจจัยที่ผลักดันการพัฒนาข้อมูลพื้นฐาน และ Alaya AI ผ่านการผสมผสานข้อมูล Web3 และป้ายกำกับอัตโนมัติของ AI กำลังสร้างนิเวศข้อมูลชนิดใหม่ที่เปิดเผยและสามารถรวมกันได้ เป็นผู้สืบค้นหลักของโครงสร้างข้อมูล AI Alaya มุ่งเน้นที่ค่าลักษณะหลักสองค่า

（1）การเก็บข้อมูล Web3: การกระจายข้อมูลผ่านเครือข่ายกระตุ้นที่ไม่มีศูนย์กลางเพื่อกระตุ้นการผลิตข้อมูลระดับโลก ไม่ว่าจะเป็นชาวนาในเอเชียตะวันออกทำการป้ายที่ภาพข้อมูลพืชผล หรือวิศวกรในยุโรปทำการประมวลผลข้อมูลจุดคลาวด์ของระบบขับอัตโนมัติ ความฉลาดของกลุ่มผู้บริจาค กำลังให้ข้อมูลทดสอบ AI ที่มีความสมดุลและหลากหลายมากขึ้น

(2) การติดฉลากอัตโนมัติ AI: ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมทางเทคนิคสามชั้น (เลเยอร์การโต้ตอบเลเยอร์การเพิ่มประสิทธิภาพและ IML) ชุดเครื่องมือการติดฉลากอัตโนมัติของ Alaya สามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายบล็อกเชนต่างๆได้อย่างยืดหยุ่นรองรับการประมวลผลแบบไดนามิกของข้อมูลหลายรูปแบบและปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยําของการติดฉลากอย่างมาก

ความก้าวหน้าสองประการของการเปิดกว้างและความชาญฉลาดนี้ไม่เพียง แต่ลดเกณฑ์การพัฒนาสําหรับทีมขนาดเล็กและขนาดกลาง แต่ยังตระหนักถึงความโปร่งใสของการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการกระจายมูลค่าผ่านการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) และการยืนยันสิทธิ์ NFT เป้าหมายของ Alaya AI คือการเป็น "กริดข้อมูล" ในยุค AI ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคง สอดคล้อง และยั่งยืนสําหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ผ่านเครือข่ายแบบเปิดและเครื่องมืออัจฉริยะ และส่งเสริมระบบนิเวศการทํางานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรไปสู่อนาคตที่ยุติธรรมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น