Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту ставить більш високі вимоги до галузі розмітки даних. Від автоматичного керування до аналізу медичних зображень, високоякісні структуровані дані вже стали основним динамом для навчання моделей штучного інтелекту. На сьогоднішній день глобальний ринок розмітки даних перевищує 10 мільярдів доларів США, з річним зростанням понад 30%, але проблеми високоцентралізованого традиційного режиму та значної залежності від людини обмежують масштабне впровадження технологій штучного інтелекту.
На прикладі автономного водіння навчання системи рівня L4 потребує мільйони високоточних позначених зображень, вартість одного зображення може сягати кількох доларів. Компанії, такі як Baidu, Waymo, витрачають десятки тисяч людських ресурсів на позначення, але малі та середні команди стикаються з ще більшими викликами - OpenAI коли-небудь стикалася з відхиленнями в позначенні через залежність від замовних команд з-за кордону, що безпосередньо впливає на продуктивність моделі.
Низька ефективність праці, недостатня різноманітність даних і переривчастість обслуговування малих і середніх команд стали трьома основними больовими точками галузі. Завдяки технологічним інноваціям та екологічній реконструкції Alaya AI прагне надавати більш ефективні та відкриті рішення для індустрії даних штучного інтелекту. Основна матриця продуктів Alaya AI Для вирішення вищезазначених проблем Alaya AI створила продуктову матрицю, що складається з трьох основних модулів, які сприяють розвитку галузі в напрямку децентралізації та інтелекту з вимірів виробництва, збору даних та обробки даних.
Розподілені екосистеми даних: активація світової продуктивності даних
Alaya AI створила гібридну архітектуру, яка поєднує в собі переваги Web2 та Web3. За допомогою економічної моделі токена користувачі можуть конвертувати фрагментований час у продуктивність анотацій даних. Наприклад, студент-медик в Іспанії може бути винагороджений токенами за анотування зображень пухлини, а інженер в Індії може працювати з даними хмари автономних точок водіння у вільний час. Ця розподілена модель не тільки допомагає підприємствам скоротити витрати, але й підвищує широту та репрезентативність наборів даних завдяки різноманітному географічному та культурному середовищу.
Технічна основа системи складається з двох основних механізмів:
Динамічне розподіл завдань: на основі історії виконання користувача та професійної мітки (такої як медаль NFT: цифровий сертифікат, призначений для ідентифікації професійних навичок користувача), інтелектуальний алгоритм розбиває складне завдання на окремі частини та точно відповідає їх відповідним учасникам;
（2） мережа перевірки якості: використання перевірки за нормальним розподілом та управління порогами, автоматичне відфільтрування низької якості даних, поєднання з ручною перевіркою для подвійного забезпечення.
Після активації продуктивності даних наступною ключовою проблемою для малих та середніх команд є вирішення довгого хвоста попиту - саме це було вихідною точкою для розробки відкритої платформи даних (ODP).
Open Data Platform (ODP): Вирішіть дилему даних малих і середніх команд
У відповідь на проблему «важко задовольнити індивідуальні потреби та високий тиск на грошові потоки», з якою стикаються малі та середні розробники, Alaya ODP пропонує гнучке та низькобар'єрне рішення за допомогою механізму пулу винагород токенів. До основних особливостей платформи можна віднести:
（1）Запити на власні дані: невеликі та середні компанії зі сфери штучного інтелекту та проекти Web3 можуть публікувати індивідуальні вимоги до даних. Наприклад, команди з автопілотів можуть ініціювати збір спрямованих даних для певних кліматичних умов (наприклад, піщані бурі) та встановлювати стандарти якості через інтелектуальні контракти для забезпечення точності даних.
(2) Спеціальний пул винагород за токени: Проєкти можуть використовувати власні токени, щоб стимулювати вкладників даних для зменшення тиску на грошові потоки. Наприклад, європейський стартап зі штучним інтелектом, якому потрібно збирати дані про діалектне мовлення в скандинавському регіоні, може видавати завдання через ODP для залучення глобальних учасників за допомогою комбінації «токени проєкту + стейблкоїни» як заохочення.
Цей режим порушує обмеження традиційної платформи даних на мінімальний обсяг замовлення, що дозволяє ефективно задовольняти потреби невеликих та довгих хвостів. Малі та середні проекти, що підключаються до ODP, можуть швидше отримувати дані та значно знижувати витрати. Ця платформа створює екосистему виграшу-виграшу: проекти отримують високоякісні дані, користувачі отримують токени винагороди, що сприяє створенню стійкої спільноти.
Коли проблеми виробництва та отримання даних подолані, Alaya AI подальшим чином використовує автоматизовані інструменти для перетворення ефективності обробки даних.
Набір інструментів автоанотацій штучного інтелекту: революція в ефективності та точності
Технічний захист Alaya AI зосереджено виявляється в її системі автоматичної маркування. Цей інструментарій використовує трьохрівневу архітектуру:
(1) Рівень взаємодії: інтерфейс гейміфікації підтримує доступ до багатоланцюгового гаманця, і користувачі можуть виконувати складні завдання анотацій через мобільний термінал;
(2) оптимізаційний шар: поєднання наближення гауса та оптимізаційного алгоритму рою частинок (PSO), щоб здійснити очищення даних та виключення відхилень;
(3) Шарування інтелектуальної моделі (ШІМ): поєднання еволюційного обчислення та підсиленого навчання за допомогою зворотного зв'язку від людини (RLHF), динамічна оптимізація моделі маркування.
У сценарії автономного керування ця система значно підвищила ефективність анотування 3D хмари точок та точність сегментації зображень. Крім того, користувачі можуть брати участь у управлінні платформою, заставляючи токени, розблоковуючи високорівневі завдання, професійні завдання та завдання на перевірку даних, що сприяє оптимізації управління платформою, сприяє активній участі спільноти.
Технічний прорив та практика галузі
Alaya AI не тільки впроваджує інновації в технічну архітектуру, але й перевіряє здійсненність і цінність своїх рішень за допомогою практичних застосувань.
Захист приватності та інновації в гарантуванні прав на дані
Alaya AI використовує технологію доказу нульового знання (ZKP), щоб забезпечити дезідентифікацію чутливої інформації на етапі попередньої обробки даних. Наприклад, при маркуванні медичних зображень система автоматично відокремлює інформацію про особу пацієнта, залишаючи лише дані про патологічні ознаки. В той же час за допомогою NFT забезпечується власність на активи даних, завдяки чому учасники можуть постійно відстежувати використання даних та отримувати частку від прибутку.
масштабна перевірка в галузі автономного водіння
Під час співпраці з компанією з автономним керуванням Alaya AI може виконувати великий обсяг роботи з маркування зображень, що охоплює такі спеціальні сцени, як дощ, сніг, ніч та тунель. Цим способом вартість маркування значно нижча, ніж у традиційному режимі. Одночасно професійний інструмент Alaya AI Pro надає функцію семантичного сегментації на рівні пікселів та маркування треків у режимі реального часу, що забезпечує високу точність та низький рівень помилок.
Розширення екологічних можливостей малих і середніх проектів
Приклад з практики: Команда сільськогосподарського штучного інтелекту в Південно-Східній Азії може використовувати власні токени, щоб мотивувати місцевих фермерів брати участь в анотації зображень шкідників і хвороб через платформу ODP і успішно створити мічений набір даних, що охоплює кілька культур. Таким чином, значно підвищується точність розпізнавання моделі, і в той же час вартість проекту набагато нижче, ніж у традиційних методів.
Майбутнє бачення — перетворення взаємин між виробництвом даних та штучного інтелекту Із постійним розвитком технології штучного інтелекту Alaya AI за допомогою серії інноваційних стратегій прискорює розвиток виробництва даних у більш ефективному та справедливому напрямку.
Стратегія маленьких даних: від кількісних змін до якісних змін
Alaya AI прискорює перехід від парадигми "великих даних" до парадигми "точних даних". Шляхом інтелектуального відбору високоцінних вибірок даних серед групи ця стратегія суттєво підвищує ефективність навчання моделей та значно зменшує витрати енергії. Ця стратегія особливо підходить для галузей, де даних високої якості дуже мало, таких як медицина, фінанси тощо.
Інфраструктура демократизації даних
На традиційному ринку даних штучного інтелекту домінують великі компанії, такі як Scale AI, а малі та середні розробники часто стикаються з високими комісіями за канали. Ці збори в основному пов'язані з витратами на посередництво платформи, що призводить до вищих витрат для невеликих команд або окремих розробників, ніж для великих підприємств. Alaya працює над тим, щоб порушити цю проблему та надати більш економічно ефективний варіант для малих та середніх розробників.
Підтримка базового рівня в епоху AGI
З розвитком мультимодальних великих моделей попит на міждоменні та багатовимірні анотовані дані зростає в геометричній прогресії. Розподілена мережа Alaya AI здатна швидко реагувати на ці потреби. Наприклад, Alaya AI допомагає прискорити процес анотацій і значно скоротити цикл анотацій за допомогою своєї платформи, яка підтримує збір і анотування кількох типів даних, таких як текст, зображення та аудіо.
Висновок: майбутнє даних штучного інтелекту зумовлене відкритістю та інтелектом
Швидкий розвиток штучного інтелекту ставить більш високі вимоги до інфраструктури даних, тоді як поєднання інновацій збору даних Web3 та автоматичного маркування штучним інтелектом Alaya AI дозволяє створити відкрите, комбінуєме середовище нового типу для даних. Як основний дослідник інфраструктури даних штучного інтелекту, Alaya AI фокусується на двох основних цінностях:
(1) Вибірка даних Web3: активуйте глобальну продуктивність даних за допомогою децентралізованої мережі стимулювання. Незалежно від того, чи це фермери в Південно-Східній Азії, які коментують зображення сільськогосподарських культур, чи європейські інженери, які обробляють дані хмари автономних точок водіння, ройовий інтелект, що складається з учасників, забезпечує більш збалансовану та різноманітну вибірку даних для навчання ШІ.
(2) AI автоматичне маркування: на основі трьохрівневої технічної архітектури (інтерактивний рівень, рівень оптимізації, IML), набір інструментів для автоматичного маркування Alaya може гнучко підключатися до різних мереж блокчейнів, підтримує динамічну обробку багатомодальних даних, що значно підвищує ефективність та точність маркування.
Цей подвійний прорив відкритості та інтелекту не тільки знижує поріг розробки для малих і середніх команд, але й реалізує прозорість захисту конфіденційності даних і розподілу цінностей за допомогою доказів з нульовим розголошенням (ZKP) і підтвердження прав на NFT. Мета Alaya AI полягає в тому, щоб стати «мережею даних» в епоху штучного інтелекту, надаючи стабільні, сумісні та стійкі інфраструктурні послуги для навчання моделей ШІ за допомогою відкритих мереж та інтелектуальних інструментів, а також сприяючи екосистемі співпраці людини та машини до більш справедливого та ефективного майбутнього.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Alaya AI: перетворення відносин у виробництві даних AI, щоб сприяти інтелектуальному даних
Попереднє слово: зміни в екосистемі даних
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту ставить більш високі вимоги до галузі розмітки даних. Від автоматичного керування до аналізу медичних зображень, високоякісні структуровані дані вже стали основним динамом для навчання моделей штучного інтелекту. На сьогоднішній день глобальний ринок розмітки даних перевищує 10 мільярдів доларів США, з річним зростанням понад 30%, але проблеми високоцентралізованого традиційного режиму та значної залежності від людини обмежують масштабне впровадження технологій штучного інтелекту.
На прикладі автономного водіння навчання системи рівня L4 потребує мільйони високоточних позначених зображень, вартість одного зображення може сягати кількох доларів. Компанії, такі як Baidu, Waymo, витрачають десятки тисяч людських ресурсів на позначення, але малі та середні команди стикаються з ще більшими викликами - OpenAI коли-небудь стикалася з відхиленнями в позначенні через залежність від замовних команд з-за кордону, що безпосередньо впливає на продуктивність моделі.
Низька ефективність праці, недостатня різноманітність даних і переривчастість обслуговування малих і середніх команд стали трьома основними больовими точками галузі. Завдяки технологічним інноваціям та екологічній реконструкції Alaya AI прагне надавати більш ефективні та відкриті рішення для індустрії даних штучного інтелекту. Основна матриця продуктів Alaya AI Для вирішення вищезазначених проблем Alaya AI створила продуктову матрицю, що складається з трьох основних модулів, які сприяють розвитку галузі в напрямку децентралізації та інтелекту з вимірів виробництва, збору даних та обробки даних.
Alaya AI створила гібридну архітектуру, яка поєднує в собі переваги Web2 та Web3. За допомогою економічної моделі токена користувачі можуть конвертувати фрагментований час у продуктивність анотацій даних. Наприклад, студент-медик в Іспанії може бути винагороджений токенами за анотування зображень пухлини, а інженер в Індії може працювати з даними хмари автономних точок водіння у вільний час. Ця розподілена модель не тільки допомагає підприємствам скоротити витрати, але й підвищує широту та репрезентативність наборів даних завдяки різноманітному географічному та культурному середовищу.
Технічна основа системи складається з двох основних механізмів:
Динамічне розподіл завдань: на основі історії виконання користувача та професійної мітки (такої як медаль NFT: цифровий сертифікат, призначений для ідентифікації професійних навичок користувача), інтелектуальний алгоритм розбиває складне завдання на окремі частини та точно відповідає їх відповідним учасникам;
（2） мережа перевірки якості: використання перевірки за нормальним розподілом та управління порогами, автоматичне відфільтрування низької якості даних, поєднання з ручною перевіркою для подвійного забезпечення.
Після активації продуктивності даних наступною ключовою проблемою для малих та середніх команд є вирішення довгого хвоста попиту - саме це було вихідною точкою для розробки відкритої платформи даних (ODP).
У відповідь на проблему «важко задовольнити індивідуальні потреби та високий тиск на грошові потоки», з якою стикаються малі та середні розробники, Alaya ODP пропонує гнучке та низькобар'єрне рішення за допомогою механізму пулу винагород токенів. До основних особливостей платформи можна віднести:
（1）Запити на власні дані: невеликі та середні компанії зі сфери штучного інтелекту та проекти Web3 можуть публікувати індивідуальні вимоги до даних. Наприклад, команди з автопілотів можуть ініціювати збір спрямованих даних для певних кліматичних умов (наприклад, піщані бурі) та встановлювати стандарти якості через інтелектуальні контракти для забезпечення точності даних.
(2) Спеціальний пул винагород за токени: Проєкти можуть використовувати власні токени, щоб стимулювати вкладників даних для зменшення тиску на грошові потоки. Наприклад, європейський стартап зі штучним інтелектом, якому потрібно збирати дані про діалектне мовлення в скандинавському регіоні, може видавати завдання через ODP для залучення глобальних учасників за допомогою комбінації «токени проєкту + стейблкоїни» як заохочення.
Цей режим порушує обмеження традиційної платформи даних на мінімальний обсяг замовлення, що дозволяє ефективно задовольняти потреби невеликих та довгих хвостів. Малі та середні проекти, що підключаються до ODP, можуть швидше отримувати дані та значно знижувати витрати. Ця платформа створює екосистему виграшу-виграшу: проекти отримують високоякісні дані, користувачі отримують токени винагороди, що сприяє створенню стійкої спільноти.
Коли проблеми виробництва та отримання даних подолані, Alaya AI подальшим чином використовує автоматизовані інструменти для перетворення ефективності обробки даних.
Технічний захист Alaya AI зосереджено виявляється в її системі автоматичної маркування. Цей інструментарій використовує трьохрівневу архітектуру:
(1) Рівень взаємодії: інтерфейс гейміфікації підтримує доступ до багатоланцюгового гаманця, і користувачі можуть виконувати складні завдання анотацій через мобільний термінал;
(2) оптимізаційний шар: поєднання наближення гауса та оптимізаційного алгоритму рою частинок (PSO), щоб здійснити очищення даних та виключення відхилень;
(3) Шарування інтелектуальної моделі (ШІМ): поєднання еволюційного обчислення та підсиленого навчання за допомогою зворотного зв'язку від людини (RLHF), динамічна оптимізація моделі маркування.
У сценарії автономного керування ця система значно підвищила ефективність анотування 3D хмари точок та точність сегментації зображень. Крім того, користувачі можуть брати участь у управлінні платформою, заставляючи токени, розблоковуючи високорівневі завдання, професійні завдання та завдання на перевірку даних, що сприяє оптимізації управління платформою, сприяє активній участі спільноти.
Технічний прорив та практика галузі
Alaya AI не тільки впроваджує інновації в технічну архітектуру, але й перевіряє здійсненність і цінність своїх рішень за допомогою практичних застосувань.
Alaya AI використовує технологію доказу нульового знання (ZKP), щоб забезпечити дезідентифікацію чутливої інформації на етапі попередньої обробки даних. Наприклад, при маркуванні медичних зображень система автоматично відокремлює інформацію про особу пацієнта, залишаючи лише дані про патологічні ознаки. В той же час за допомогою NFT забезпечується власність на активи даних, завдяки чому учасники можуть постійно відстежувати використання даних та отримувати частку від прибутку.
Під час співпраці з компанією з автономним керуванням Alaya AI може виконувати великий обсяг роботи з маркування зображень, що охоплює такі спеціальні сцени, як дощ, сніг, ніч та тунель. Цим способом вартість маркування значно нижча, ніж у традиційному режимі. Одночасно професійний інструмент Alaya AI Pro надає функцію семантичного сегментації на рівні пікселів та маркування треків у режимі реального часу, що забезпечує високу точність та низький рівень помилок.
Приклад з практики: Команда сільськогосподарського штучного інтелекту в Південно-Східній Азії може використовувати власні токени, щоб мотивувати місцевих фермерів брати участь в анотації зображень шкідників і хвороб через платформу ODP і успішно створити мічений набір даних, що охоплює кілька культур. Таким чином, значно підвищується точність розпізнавання моделі, і в той же час вартість проекту набагато нижче, ніж у традиційних методів.
Майбутнє бачення — перетворення взаємин між виробництвом даних та штучного інтелекту Із постійним розвитком технології штучного інтелекту Alaya AI за допомогою серії інноваційних стратегій прискорює розвиток виробництва даних у більш ефективному та справедливому напрямку.
Alaya AI прискорює перехід від парадигми "великих даних" до парадигми "точних даних". Шляхом інтелектуального відбору високоцінних вибірок даних серед групи ця стратегія суттєво підвищує ефективність навчання моделей та значно зменшує витрати енергії. Ця стратегія особливо підходить для галузей, де даних високої якості дуже мало, таких як медицина, фінанси тощо.
На традиційному ринку даних штучного інтелекту домінують великі компанії, такі як Scale AI, а малі та середні розробники часто стикаються з високими комісіями за канали. Ці збори в основному пов'язані з витратами на посередництво платформи, що призводить до вищих витрат для невеликих команд або окремих розробників, ніж для великих підприємств. Alaya працює над тим, щоб порушити цю проблему та надати більш економічно ефективний варіант для малих та середніх розробників.
З розвитком мультимодальних великих моделей попит на міждоменні та багатовимірні анотовані дані зростає в геометричній прогресії. Розподілена мережа Alaya AI здатна швидко реагувати на ці потреби. Наприклад, Alaya AI допомагає прискорити процес анотацій і значно скоротити цикл анотацій за допомогою своєї платформи, яка підтримує збір і анотування кількох типів даних, таких як текст, зображення та аудіо.
Висновок: майбутнє даних штучного інтелекту зумовлене відкритістю та інтелектом
Швидкий розвиток штучного інтелекту ставить більш високі вимоги до інфраструктури даних, тоді як поєднання інновацій збору даних Web3 та автоматичного маркування штучним інтелектом Alaya AI дозволяє створити відкрите, комбінуєме середовище нового типу для даних. Як основний дослідник інфраструктури даних штучного інтелекту, Alaya AI фокусується на двох основних цінностях:
(1) Вибірка даних Web3: активуйте глобальну продуктивність даних за допомогою децентралізованої мережі стимулювання. Незалежно від того, чи це фермери в Південно-Східній Азії, які коментують зображення сільськогосподарських культур, чи європейські інженери, які обробляють дані хмари автономних точок водіння, ройовий інтелект, що складається з учасників, забезпечує більш збалансовану та різноманітну вибірку даних для навчання ШІ.
(2) AI автоматичне маркування: на основі трьохрівневої технічної архітектури (інтерактивний рівень, рівень оптимізації, IML), набір інструментів для автоматичного маркування Alaya може гнучко підключатися до різних мереж блокчейнів, підтримує динамічну обробку багатомодальних даних, що значно підвищує ефективність та точність маркування.
Цей подвійний прорив відкритості та інтелекту не тільки знижує поріг розробки для малих і середніх команд, але й реалізує прозорість захисту конфіденційності даних і розподілу цінностей за допомогою доказів з нульовим розголошенням (ZKP) і підтвердження прав на NFT. Мета Alaya AI полягає в тому, щоб стати «мережею даних» в епоху штучного інтелекту, надаючи стабільні, сумісні та стійкі інфраструктурні послуги для навчання моделей ШІ за допомогою відкритих мереж та інтелектуальних інструментів, а також сприяючи екосистемі співпраці людини та машини до більш справедливого та ефективного майбутнього.