Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, veri açıklama endüstrisi için daha yüksek gereksinimler ortaya koymuştur. Otonom sürüşten tıbbi görüntü analizine kadar, yüksek kaliteli yapılandırılmış veriler, yapay zeka modeli eğitiminin temel itici gücü haline geldi. Şu anda, küresel veri açıklama pazarı, yıllık %30'dan fazla bileşik büyüme oranıyla 10 milyar ABD dolarını aştı, ancak geleneksel modellerin yüksek merkezileşmesi ve güçlü yapay bağımlılık, yapay zeka teknolojisinin büyük ölçekli uygulamasını kısıtlıyor.
Özü sürücüsüz otomobilleri ele alalım, L4 seviye sistemlerin eğitimi için milyonlarca yüksek hassasiyetli etiketli görüntüye ihtiyaç duyulur, tek bir görüntünün maliyeti birkaç dolara kadar çıkabilir. Baidu, Waymo gibi şirketler bu amaçla on binlerce etiketleme elemanı istihdam ederken, küçük ve orta ölçekli ekipler çok daha büyük zorluklarla karşı karşıya kalıyor - OpenAI, dış kaynaklı ekiplere bağımlılığı nedeniyle etiketleme sapmalarıyla karşılaşmış ve bu durum doğrudan model performansını etkilemiştir.
İnsan verimliliği düşük, veri çeşitliliği eksik ve küçük ve orta ölçekli ekiplerin hizmetleri kesintiye uğramıştır, bu sektörün üç büyük temel sorun haline gelmiştir. Alaya AI, teknolojik yenilikler ve ekosistem yeniden yapılanması yoluyla, AI veri endüstrisine daha verimli ve açık çözümler sunmayı amaçlamaktadır. Alaya AI'nın temel ürün matrisi, yukarıdaki zorluklarla başa çıkmak için üç büyük temel modülden oluşan bir ürün matrisi oluşturmuştur ve veri üretimi, veri edinimi ve veri işleme boyutlarından sırasıyla sektörü merkezi olmayan ve akıllı bir yöne doğru ilerletmeyi amaçlamaktadır.
Dağıtılmış Veri Ekosistemi: Küresel verimlilik veri üretimini harekete geçiriyor
Alaya AI, Web2 ve Web3'ün faydalarını birleştiren hibrit bir mimari inşa etti. Belirteç ekonomik modeli aracılığıyla, kullanıcılar parçalanmış zamanı veri açıklama verimliliğine dönüştürebilir. Örneğin, İspanya'daki bir tıp öğrencisi, tümör görüntülerine açıklama eklemek için belirteçlerle ödüllendirilebilir ve Hindistan'daki bir mühendis boş zamanlarında otonom sürüş noktası bulutu verileriyle çalışabilir. Bu dağıtılmış model, işletmelerin yalnızca maliyetleri düşürmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda çeşitli coğrafi ve kültürel geçmişler aracılığıyla veri kümelerinin genişliğini ve temsil edilebilirliğini de artırır.
Sistemin teknik altyapısı, iki temel mekanizmayı içerir:
（1）Dinamik görev atama: Kullanıcıların geçmiş performansı ve profesyonel etiketlere (örneğin, madalyon NFT: kullanıcıların profesyonel yeteneklerini tanımlamak için zincir üstü belge) dayalı olarak, akıllı algoritma karmaşık görevleri parçalayacak ve uygun katkıda bulunuculara hassas eşleştirecek;
(2) Kalite doğrulama ağı: Normal olarak dağıtılmış doğrulama ve eşik yönetimi, düşük kaliteli verileri otomatik olarak filtrelemek için kullanılır ve çifte garanti oluşturmak için manuel inceleme ile birleştirilir.
Veri üretkenliğini etkinleştirdikten sonra, küçük ve orta ölçekli ekiplerin uzun kuyruklu ihtiyaçlarının nasıl karşılanacağı bir sonraki kritik soru haline geliyor ve Açık Veri Platformu (ODP) tam olarak bunu yapmak için tasarlandı.
Açık Veri Platformu (ODP): Küçük ve orta ölçekli ekiplerin veri ikilemini çözün
Küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin karşılaştığı 'özelleştirilmiş taleplerin karşılanamaması, nakit akışı baskısı' sorunlarına yönelik olarak, Alaya ODP, jeton ödül havuzu mekanizması aracılığıyla esnek ve düşük eşikli bir çözüm sunmaktadır. Platformun temel işlevleri şunları içerir:
（1）Özel veri başvurusu: Küçük ve orta ölçekli yapay zeka şirketleri ve Web3 projeleri özel veri ihtiyaçlarını yayınlayabilir. Örneğin, otonom sürüş ekipleri belirli iklim koşulları (örneğin kum fırtınası sahneleri) için yönlendirilmiş veri toplama başlatabilir ve akıllı sözleşmeler aracılığıyla kalite kabul standartlarını belirleyerek veri doğruluğunu sağlayabilir.
(2) Özel token ödül havuzu: Projeler, nakit akışı baskısını azaltmak için veri katılımcılarını teşvik etmek için kendi tokenlerini kullanabilir. Örneğin, İskandinav bölgesinde lehçe konuşma verilerini toplaması gereken bir Avrupa yapay zeka girişimi, teşvik olarak "proje belirteçleri + sabit paralar" kombinasyonu ile küresel katkıda bulunanları çekmek için ODP aracılığıyla görevler yayınlayabilir.
Bu model, geleneksel veri platformlarının minimum sipariş miktarına yönelik kısıtlamaları aşarak, küçük ölçekli ve uzun kuyruk taleplerinin etkili bir şekilde karşılanmasını sağlar. ODP'ye entegre olan küçük ve orta ölçekli projeler, verilere daha hızlı erişebilir ve maliyetleri önemli ölçüde azaltır. Bu platform, kazan-kazan bir ekosistem oluşturur: projeler yüksek kaliteli veri elde ederken, kullanıcılar token ödülleri kazanarak sürdürülebilir bir topluluk ekosisteminin oluşturulmasını teşvik eder.
Veri üretme ve elde etme sorunu aşıldığında Alaya Yapay Zeka, otomasyon araçları aracılığıyla veri işlemenin verimliliğini daha da yeniden şekillendiriyor.
AI Otomatik Açıklama Araç Seti: Verimlilik ve Hassasiyette Bir Devrim
Alaya AI'nin teknolojik siperi, otomatik etiketleme sisteminde yoğun bir şekilde görülmektedir. Bu araç seti üç katmanlı bir yapı kullanmaktadır:
（1）Arayüz Katmanı: Oyunlaştırılmış arayüz, çoklu zincir cüzdan bağlantısını destekler, kullanıcılar karmaşık etiketleme görevlerini mobil cihazları aracılığıyla tamamlayabilir.
(2) Optimizasyon katmanı: Veri temizleme ve aykırı değer ortadan kaldırmayı gerçekleştirmek için Gauss yaklaşımı ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritması entegre edilmiştir;
(3) Akıllı Modelleme Katmanı (IML): Evrimsel hesaplama ve insan geri bildirimi güçlendirme öğrenimi (RLHF) ile birleştirilerek dinamik olarak optimize edilmiş etiketleme modeli.
Otonom sürüş senaryolarında sistem, 3D nokta bulutu açıklama verimliliğini ve görüntü segmentasyon doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Aynı zamanda, kullanıcılar tokenleri stake ederek, üst düzey konuların, profesyonel konuların ve veri doğrulama konularının kilidini açarak platform yönetişimine katılabilir, böylece platform yönetişiminin optimizasyonunu teşvik edebilir ve topluluğun aktif katılımını teşvik edebilir.
Teknolojik İlerleme ve Endüstri Uygulamaları
Alaya AI sadece teknik mimaride yenilik yapmakla kalmıyor, aynı zamanda pratik uygulamalarla çözümlerinin fizibilitesini ve değerini de doğruluyor.
Gizlilik koruması ve veri hakları inovasyonu
Alaya AI, hassas bilgilerin ön işleme aşamasında sıfır bilgi kanıtlama (ZKP) teknolojisini kullanır. Örneğin, tıbbi görüntüleme etiketleme sırasında, sistem otomatik olarak hasta kimlik bilgilerini çıkarır ve sadece patoloji özellik verilerini saklar. Aynı zamanda NFT aracılığıyla veri varlığı haklarını sağlar, katkıda bulunanlar veri kullanım durumunu kalıcı olarak izleyebilir ve gelir payı alabilir.
Alaya AI, otonom sürüş şirketleriyle çalışırken, geceleri ve tünellerde yağmur ve kar gibi özel senaryoları kapsayan çok sayıda görüntü açıklaması yapabilir. Bu şekilde, açıklama maliyeti geleneksel modellere göre önemli ölçüde daha düşüktür. Aynı zamanda Alaya AI Pro aracı, yüksek doğruluk ve düşük hata oranı sağlamak için piksel düzeyinde anlamsal segmentasyon ve sürekli izleme açıklaması sağlar.
Küçük ve orta ölçekli projelerin ekosistem güçlendirme
Tipik bir örnek: Güneydoğu Asya tarımı AI ekibi, ODP platformunu kullanarak kendi jetonlarını kullanarak yerel çiftçileri zararlı böcek ve hastalık görüntülerini etiketlemeye teşvik edebilir ve çeşitli bitkileri kapsayan bir etiket veri seti oluşturabilir. Bu şekilde, modelin tanıma doğruluğu önemli ölçüde artarken, proje harcamaları geleneksel yöntemlere göre çok daha düşüktür.
Gelecek vizyonu - AI veri üretim ilişkisini yeniden şekillendirme AI teknolojisinin sürekli gelişimi ile, Alaya AI, veri üretim ilişkisini daha verimli ve adil bir yöne doğru yönlendirmek için çeşitli yenilikçi stratejiler aracılığıyla ilerliyor.
Küçük veri stratejisi: nicelikten niteliğe
Alaya AI, "büyük veri"den "doğru veri"ye doğru bir paradigma kaymasına neden oluyor. Bu strateji, sürü zekası aracılığıyla yüksek değerli veri örneklerini tarayarak, modeli eğitme verimliliğini önemli ölçüde artırır ve enerji tüketimini büyük ölçüde azaltır. Bu strateji, özellikle sağlık ve finans gibi yüksek kaliteli verilerin kıt olduğu alanlar için uygundur.
Veri demokratik altyapısı
Geleneksel AI veri pazarı, Scale AI gibi büyük şirketler tarafından yönlendirilmektedir ve küçük ölçekli geliştiriciler genellikle yüksek kanal maliyetleri ile karşı karşıya kalır. Bu maliyetler genellikle platformun aracılık maliyetlerinden kaynaklanmaktadır ve bu da küçük ekiplerin veya bireysel geliştiricilerin büyük ölçekli işletmelerden daha yüksek maliyetlerle karşılaşmasına neden olmaktadır. Alaya, bu durumu değiştirmek için çaba sarf etmekte ve küçük ölçekli geliştiricilere daha maliyet etkin bir seçenek sunmaktadır.
AGI çağında temel destek
Çoklu modlu büyük modellerin gelişmesiyle, çeşitli alanlarda ve çok boyutlu etiket veri talebi katlanarak artmaktadır. Alaya AI'nın dağıtılmış ağı bu tür taleplere hızlı bir şekilde yanıt verebilir. Örneğin, Alaya AI platformu aracılığıyla metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri tiplerinin toplanmasını ve etiketlenmesini destekleyerek etiketleme sürecini hızlandırabilir ve etiketleme süresini önemli ölçüde kısaltabilir.
Sonuç: Açık ve zeka destekli AI veri geleceği
Yapay zekanın hızlı gelişimi, veri altyapısı için daha yüksek gereksinimleri ortaya çıkardı ve Alaya AI, Web3 veri örneklemesi ve AI otomatik etiketlemenin yenilikçi kombinasyonu aracılığıyla açık ve şekillendirilebilir yeni bir veri ekosistemi inşa ediyor. Yapay zeka veri altyapısının temel kaşifi olan Alaya AI, iki temel değere odaklanır:
(1) Web3 veri örnekleme: merkezsiz teşvik ağları aracılığıyla küresel veri üretkenliğini etkinleştirme. Güneydoğu Asya çiftçilerinin tarım ürünü görüntülerini etiketlemesi veya Avrupa mühendislerinin otonom sürüş nokta bulut verilerini işlemesi, katkı sağlayan topluluk zekası, AI eğitimi için daha dengeli, daha çeşitli veri örnekleri sunmaktadır.
（2）AI Otomatik Etiketleme: İnteraktif katman, optimize katman ve IML temelli üç katmanlı teknoloji mimarisi üzerine kurulu olan Alaya'nın otomatik etiketleme araç seti, farklı blok zinciri ağlarına esnek bir şekilde entegre olabilir, çoklu modal verilerin dinamik işlenmesini destekler ve etiketleme verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır.
Açıklık ve zekanın bu ikili atılımı, yalnızca küçük ve orta ölçekli ekipler için geliştirme eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda sıfır bilgi kanıtları (ZKP) ve NFT hak onayı yoluyla veri gizliliği korumasının ve değer dağıtımının şeffaflığını da gerçekleştirir. Alaya AI'nın hedefi, yapay zeka çağında bir "veri şebekesi" olmak, açık ağlar ve akıllı araçlar aracılığıyla yapay zeka modeli eğitimi için istikrarlı, uyumlu ve sürdürülebilir altyapı hizmetleri sağlamak ve insan-makine işbirliği ekosistemini daha adil ve daha verimli bir geleceğe doğru teşvik etmektir.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Alaya AI: AI veri üretim ilişkisini yeniden şekillendirerek Merkeziyetsizlik akıllı veri ekosistemini teşvik etmek
Önsöz: Veri ekosisteminin dönüşüm ihtiyacı
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, veri açıklama endüstrisi için daha yüksek gereksinimler ortaya koymuştur. Otonom sürüşten tıbbi görüntü analizine kadar, yüksek kaliteli yapılandırılmış veriler, yapay zeka modeli eğitiminin temel itici gücü haline geldi. Şu anda, küresel veri açıklama pazarı, yıllık %30'dan fazla bileşik büyüme oranıyla 10 milyar ABD dolarını aştı, ancak geleneksel modellerin yüksek merkezileşmesi ve güçlü yapay bağımlılık, yapay zeka teknolojisinin büyük ölçekli uygulamasını kısıtlıyor.
Özü sürücüsüz otomobilleri ele alalım, L4 seviye sistemlerin eğitimi için milyonlarca yüksek hassasiyetli etiketli görüntüye ihtiyaç duyulur, tek bir görüntünün maliyeti birkaç dolara kadar çıkabilir. Baidu, Waymo gibi şirketler bu amaçla on binlerce etiketleme elemanı istihdam ederken, küçük ve orta ölçekli ekipler çok daha büyük zorluklarla karşı karşıya kalıyor - OpenAI, dış kaynaklı ekiplere bağımlılığı nedeniyle etiketleme sapmalarıyla karşılaşmış ve bu durum doğrudan model performansını etkilemiştir.
İnsan verimliliği düşük, veri çeşitliliği eksik ve küçük ve orta ölçekli ekiplerin hizmetleri kesintiye uğramıştır, bu sektörün üç büyük temel sorun haline gelmiştir. Alaya AI, teknolojik yenilikler ve ekosistem yeniden yapılanması yoluyla, AI veri endüstrisine daha verimli ve açık çözümler sunmayı amaçlamaktadır. Alaya AI'nın temel ürün matrisi, yukarıdaki zorluklarla başa çıkmak için üç büyük temel modülden oluşan bir ürün matrisi oluşturmuştur ve veri üretimi, veri edinimi ve veri işleme boyutlarından sırasıyla sektörü merkezi olmayan ve akıllı bir yöne doğru ilerletmeyi amaçlamaktadır.
Alaya AI, Web2 ve Web3'ün faydalarını birleştiren hibrit bir mimari inşa etti. Belirteç ekonomik modeli aracılığıyla, kullanıcılar parçalanmış zamanı veri açıklama verimliliğine dönüştürebilir. Örneğin, İspanya'daki bir tıp öğrencisi, tümör görüntülerine açıklama eklemek için belirteçlerle ödüllendirilebilir ve Hindistan'daki bir mühendis boş zamanlarında otonom sürüş noktası bulutu verileriyle çalışabilir. Bu dağıtılmış model, işletmelerin yalnızca maliyetleri düşürmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda çeşitli coğrafi ve kültürel geçmişler aracılığıyla veri kümelerinin genişliğini ve temsil edilebilirliğini de artırır.
Sistemin teknik altyapısı, iki temel mekanizmayı içerir:
（1）Dinamik görev atama: Kullanıcıların geçmiş performansı ve profesyonel etiketlere (örneğin, madalyon NFT: kullanıcıların profesyonel yeteneklerini tanımlamak için zincir üstü belge) dayalı olarak, akıllı algoritma karmaşık görevleri parçalayacak ve uygun katkıda bulunuculara hassas eşleştirecek;
(2) Kalite doğrulama ağı: Normal olarak dağıtılmış doğrulama ve eşik yönetimi, düşük kaliteli verileri otomatik olarak filtrelemek için kullanılır ve çifte garanti oluşturmak için manuel inceleme ile birleştirilir.
Veri üretkenliğini etkinleştirdikten sonra, küçük ve orta ölçekli ekiplerin uzun kuyruklu ihtiyaçlarının nasıl karşılanacağı bir sonraki kritik soru haline geliyor ve Açık Veri Platformu (ODP) tam olarak bunu yapmak için tasarlandı.
Küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin karşılaştığı 'özelleştirilmiş taleplerin karşılanamaması, nakit akışı baskısı' sorunlarına yönelik olarak, Alaya ODP, jeton ödül havuzu mekanizması aracılığıyla esnek ve düşük eşikli bir çözüm sunmaktadır. Platformun temel işlevleri şunları içerir:
（1）Özel veri başvurusu: Küçük ve orta ölçekli yapay zeka şirketleri ve Web3 projeleri özel veri ihtiyaçlarını yayınlayabilir. Örneğin, otonom sürüş ekipleri belirli iklim koşulları (örneğin kum fırtınası sahneleri) için yönlendirilmiş veri toplama başlatabilir ve akıllı sözleşmeler aracılığıyla kalite kabul standartlarını belirleyerek veri doğruluğunu sağlayabilir.
(2) Özel token ödül havuzu: Projeler, nakit akışı baskısını azaltmak için veri katılımcılarını teşvik etmek için kendi tokenlerini kullanabilir. Örneğin, İskandinav bölgesinde lehçe konuşma verilerini toplaması gereken bir Avrupa yapay zeka girişimi, teşvik olarak "proje belirteçleri + sabit paralar" kombinasyonu ile küresel katkıda bulunanları çekmek için ODP aracılığıyla görevler yayınlayabilir.
Bu model, geleneksel veri platformlarının minimum sipariş miktarına yönelik kısıtlamaları aşarak, küçük ölçekli ve uzun kuyruk taleplerinin etkili bir şekilde karşılanmasını sağlar. ODP'ye entegre olan küçük ve orta ölçekli projeler, verilere daha hızlı erişebilir ve maliyetleri önemli ölçüde azaltır. Bu platform, kazan-kazan bir ekosistem oluşturur: projeler yüksek kaliteli veri elde ederken, kullanıcılar token ödülleri kazanarak sürdürülebilir bir topluluk ekosisteminin oluşturulmasını teşvik eder.
Veri üretme ve elde etme sorunu aşıldığında Alaya Yapay Zeka, otomasyon araçları aracılığıyla veri işlemenin verimliliğini daha da yeniden şekillendiriyor.
Alaya AI'nin teknolojik siperi, otomatik etiketleme sisteminde yoğun bir şekilde görülmektedir. Bu araç seti üç katmanlı bir yapı kullanmaktadır:
（1）Arayüz Katmanı: Oyunlaştırılmış arayüz, çoklu zincir cüzdan bağlantısını destekler, kullanıcılar karmaşık etiketleme görevlerini mobil cihazları aracılığıyla tamamlayabilir.
(2) Optimizasyon katmanı: Veri temizleme ve aykırı değer ortadan kaldırmayı gerçekleştirmek için Gauss yaklaşımı ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritması entegre edilmiştir;
(3) Akıllı Modelleme Katmanı (IML): Evrimsel hesaplama ve insan geri bildirimi güçlendirme öğrenimi (RLHF) ile birleştirilerek dinamik olarak optimize edilmiş etiketleme modeli.
Otonom sürüş senaryolarında sistem, 3D nokta bulutu açıklama verimliliğini ve görüntü segmentasyon doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Aynı zamanda, kullanıcılar tokenleri stake ederek, üst düzey konuların, profesyonel konuların ve veri doğrulama konularının kilidini açarak platform yönetişimine katılabilir, böylece platform yönetişiminin optimizasyonunu teşvik edebilir ve topluluğun aktif katılımını teşvik edebilir.
Teknolojik İlerleme ve Endüstri Uygulamaları
Alaya AI sadece teknik mimaride yenilik yapmakla kalmıyor, aynı zamanda pratik uygulamalarla çözümlerinin fizibilitesini ve değerini de doğruluyor.
Alaya AI, hassas bilgilerin ön işleme aşamasında sıfır bilgi kanıtlama (ZKP) teknolojisini kullanır. Örneğin, tıbbi görüntüleme etiketleme sırasında, sistem otomatik olarak hasta kimlik bilgilerini çıkarır ve sadece patoloji özellik verilerini saklar. Aynı zamanda NFT aracılığıyla veri varlığı haklarını sağlar, katkıda bulunanlar veri kullanım durumunu kalıcı olarak izleyebilir ve gelir payı alabilir.
Alaya AI, otonom sürüş şirketleriyle çalışırken, geceleri ve tünellerde yağmur ve kar gibi özel senaryoları kapsayan çok sayıda görüntü açıklaması yapabilir. Bu şekilde, açıklama maliyeti geleneksel modellere göre önemli ölçüde daha düşüktür. Aynı zamanda Alaya AI Pro aracı, yüksek doğruluk ve düşük hata oranı sağlamak için piksel düzeyinde anlamsal segmentasyon ve sürekli izleme açıklaması sağlar.
Tipik bir örnek: Güneydoğu Asya tarımı AI ekibi, ODP platformunu kullanarak kendi jetonlarını kullanarak yerel çiftçileri zararlı böcek ve hastalık görüntülerini etiketlemeye teşvik edebilir ve çeşitli bitkileri kapsayan bir etiket veri seti oluşturabilir. Bu şekilde, modelin tanıma doğruluğu önemli ölçüde artarken, proje harcamaları geleneksel yöntemlere göre çok daha düşüktür.
Gelecek vizyonu - AI veri üretim ilişkisini yeniden şekillendirme AI teknolojisinin sürekli gelişimi ile, Alaya AI, veri üretim ilişkisini daha verimli ve adil bir yöne doğru yönlendirmek için çeşitli yenilikçi stratejiler aracılığıyla ilerliyor.
Alaya AI, "büyük veri"den "doğru veri"ye doğru bir paradigma kaymasına neden oluyor. Bu strateji, sürü zekası aracılığıyla yüksek değerli veri örneklerini tarayarak, modeli eğitme verimliliğini önemli ölçüde artırır ve enerji tüketimini büyük ölçüde azaltır. Bu strateji, özellikle sağlık ve finans gibi yüksek kaliteli verilerin kıt olduğu alanlar için uygundur.
Geleneksel AI veri pazarı, Scale AI gibi büyük şirketler tarafından yönlendirilmektedir ve küçük ölçekli geliştiriciler genellikle yüksek kanal maliyetleri ile karşı karşıya kalır. Bu maliyetler genellikle platformun aracılık maliyetlerinden kaynaklanmaktadır ve bu da küçük ekiplerin veya bireysel geliştiricilerin büyük ölçekli işletmelerden daha yüksek maliyetlerle karşılaşmasına neden olmaktadır. Alaya, bu durumu değiştirmek için çaba sarf etmekte ve küçük ölçekli geliştiricilere daha maliyet etkin bir seçenek sunmaktadır.
Çoklu modlu büyük modellerin gelişmesiyle, çeşitli alanlarda ve çok boyutlu etiket veri talebi katlanarak artmaktadır. Alaya AI'nın dağıtılmış ağı bu tür taleplere hızlı bir şekilde yanıt verebilir. Örneğin, Alaya AI platformu aracılığıyla metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri tiplerinin toplanmasını ve etiketlenmesini destekleyerek etiketleme sürecini hızlandırabilir ve etiketleme süresini önemli ölçüde kısaltabilir.
Sonuç: Açık ve zeka destekli AI veri geleceği
Yapay zekanın hızlı gelişimi, veri altyapısı için daha yüksek gereksinimleri ortaya çıkardı ve Alaya AI, Web3 veri örneklemesi ve AI otomatik etiketlemenin yenilikçi kombinasyonu aracılığıyla açık ve şekillendirilebilir yeni bir veri ekosistemi inşa ediyor. Yapay zeka veri altyapısının temel kaşifi olan Alaya AI, iki temel değere odaklanır:
(1) Web3 veri örnekleme: merkezsiz teşvik ağları aracılığıyla küresel veri üretkenliğini etkinleştirme. Güneydoğu Asya çiftçilerinin tarım ürünü görüntülerini etiketlemesi veya Avrupa mühendislerinin otonom sürüş nokta bulut verilerini işlemesi, katkı sağlayan topluluk zekası, AI eğitimi için daha dengeli, daha çeşitli veri örnekleri sunmaktadır.
（2）AI Otomatik Etiketleme: İnteraktif katman, optimize katman ve IML temelli üç katmanlı teknoloji mimarisi üzerine kurulu olan Alaya'nın otomatik etiketleme araç seti, farklı blok zinciri ağlarına esnek bir şekilde entegre olabilir, çoklu modal verilerin dinamik işlenmesini destekler ve etiketleme verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır.
Açıklık ve zekanın bu ikili atılımı, yalnızca küçük ve orta ölçekli ekipler için geliştirme eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda sıfır bilgi kanıtları (ZKP) ve NFT hak onayı yoluyla veri gizliliği korumasının ve değer dağıtımının şeffaflığını da gerçekleştirir. Alaya AI'nın hedefi, yapay zeka çağında bir "veri şebekesi" olmak, açık ağlar ve akıllı araçlar aracılığıyla yapay zeka modeli eğitimi için istikrarlı, uyumlu ve sürdürülebilir altyapı hizmetleri sağlamak ve insan-makine işbirliği ekosistemini daha adil ve daha verimli bir geleceğe doğru teşvik etmektir.