Giới thiệu: Yêu cầu biến đổi của hệ sinh thái dữ liệu
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đặt ra yêu cầu cao hơn đối với ngành đánh dấu dữ liệu. Từ lái tự động đến phân tích hình ảnh y tế, dữ liệu có cấu trúc chất lượng cao đã trở thành động lực cốt lõi cho việc huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, quy mô thị trường đánh dấu dữ liệu toàn cầu đã vượt qua 100 tỷ đô la, tỷ lệ tăng trưởng hợp nhất hàng năm vượt quá 30%, nhưng các vấn đề như tập trung cao độ và sự phụ thuộc vào con người của mô hình truyền thống đều đặt ra hạn chế đối với việc triển khai quy mô của công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Ví dụ, trong lái xe tự động, việc đào tạo một hệ thống Cấp độ 4 đòi hỏi hàng triệu hình ảnh được chú thích có độ chính xác cao, có thể tốn vài đô la mỗi hình ảnh. Các doanh nghiệp như Baidu và Waymo đã đầu tư hàng chục ngàn nhân lực chú thích vào vấn đề này, trong khi các nhóm vừa và nhỏ đang phải đối mặt với những thách thức nghiêm trọng hơn - OpenAI đã dựa vào các nhóm gia công phần mềm ở nước ngoài để gây ra sai lệch chú thích, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất mô hình.
Hiệu suất lao động thấp, đa dạng dữ liệu thiếu, dịch vụ cho các nhóm nhỏ và trung bình bị gián đoạn, trở thành ba điểm đau của ngành công nghiệp. Alaya AI thông qua sự đổi mới công nghệ và tái cấu trúc sinh thái, cam kết cung cấp giải pháp hiệu quả, mở rộng hơn cho ngành dữ liệu AI. Ma trận sản phẩm cốt lõi của Alaya AI để đối mặt với các thách thức trên, Alaya AI đã xây dựng một ma trận sản phẩm gồm ba mô-đun cốt lõi, từ khía cạnh sản xuất dữ liệu, thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu, đẩy ngành công nghiệp tiến triển theo hướng phi trung tâm hóa và thông minh.
Hệ sinh thái dữ liệu phân tán: Kích hoạt năng suất dữ liệu toàn cầu
Alaya AI đã xây dựng một kiến trúc kết hợp ưu điểm của Web2 và Web3. Thông qua mô hình kinh tế token, người dùng có thể chuyển đổi thời gian rải rác thành năng suất đánh dấu dữ liệu. Ví dụ, một sinh viên y học Tây Ban Nha có thể nhận phần thưởng token thông qua việc đánh dấu hình ảnh u xơ, một kỹ sư Ấn Độ có thể xử lý dữ liệu điểm đám mây tự động trong thời gian rảnh rỗi. Mô hình phân tán này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm chi phí, mà còn tăng cường sự đa dạng về địa lý và văn hóa, từ đó nâng cao tính phổ biến và đại diện của bộ dữ liệu.
Hệ thống này bao gồm hai cơ chế cốt lõi:
(1) Phân công nhiệm vụ động: Dựa trên hiệu suất lịch sử của người dùng và nhãn chuyên môn (như huy hiệu NFT: Thẻ chứng nhận trên chuỗi dùng để xác định khả năng chuyên môn của người dùng), thuật toán thông minh sẽ phân rã nhiệm vụ phức tạp và phù hợp giao cho người đóng góp phù hợp;
(2) Mạng lưới xác minh chất lượng: Xác minh phân tán thông thường và quản lý ngưỡng được sử dụng để tự động lọc dữ liệu chất lượng thấp, kết hợp với xem xét thủ công để tạo thành đảm bảo kép.
Sau khi kích hoạt năng suất dữ liệu, cách giải quyết nhu cầu đuôi dài của các nhóm nhỏ và trung bình trở thành vấn đề chính tiếp theo — đó chính là ý định thiết kế của nền tảng dữ liệu mở (ODP).
Open Data Platform (ODP): Giải quyết khó khăn về dữ liệu cho các nhóm nhỏ và trung bình
Để đối phó với vấn đề "khó đáp ứng nhu cầu tùy chỉnh và áp lực dòng tiền cao" mà các nhà phát triển vừa và nhỏ phải đối mặt, Alaya ODP cung cấp một giải pháp linh hoạt và ít rào cản thông qua cơ chế nhóm phần thưởng token. Các tính năng cốt lõi của nền tảng bao gồm:
（1）Yêu cầu dữ liệu tùy chỉnh: Các công ty trung và nhỏ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và dự án Web3 có thể phát hành nhu cầu dữ liệu tùy chỉnh. Ví dụ, nhóm tự lái có thể khởi động việc thu thập dữ liệu hướng đối tượng đối với điều kiện khí hậu cụ thể (như cảnh bão cát) và thông qua hợp đồng thông minh thiết lập tiêu chuẩn chấp nhận chất lượng để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu.
(2) Nhóm phần thưởng mã thông báo tùy chỉnh: Các dự án có thể sử dụng mã thông báo của riêng họ để khuyến khích những người đóng góp dữ liệu để giảm áp lực dòng tiền. Ví dụ: một công ty khởi nghiệp AI châu Âu cần thu thập dữ liệu giọng nói phương ngữ ở khu vực Bắc Âu có thể đưa ra các nhiệm vụ thông qua ODP để thu hút những người đóng góp toàn cầu với sự kết hợp của "mã thông báo dự án + stablecoin" như một động lực.
Mô hình này phá vỡ giới hạn về lượng đặt hàng tối thiểu của nền tảng dữ liệu truyền thống, giúp đáp ứng hiệu quả nhu cầu quy mô nhỏ và dài đuôi. Các dự án trung bình và nhỏ kết nối với ODP có thể nhanh chóng tiếp cận dữ liệu và giảm chi phí đáng kể. Nền tảng này tạo ra một môi trường đôi bên: dự án nhận được dữ liệu chất lượng cao, người dùng nhận phần thưởng token, từ đó thúc đẩy việc xây dựng cộng đồng sinh thái bền vững.
Khi khám phá được khó khăn trong việc sản xuất và thu thập dữ liệu, Alaya AI tiếp tục tái tạo hiệu suất xử lý dữ liệu thông qua các công cụ tự động hóa.
Bộ công cụ gán nhãn tự động AI: Cuộc cách mạng kép về hiệu suất và độ chính xác
Công nghệ hào cung của Alaya AI được tập trung phản ánh trong hệ thống đánh dấu tự động của nó. Bộ công cụ này sử dụng kiến trúc ba tầng:
（1）Lớp tương tác: Giao diện trò chơi hóa hỗ trợ nhiều ví tiền điện tử, người dùng có thể hoàn thành nhiệm vụ đánh dấu phức tạp thông qua di động;
（2）Tầng tối ưu hóa: tích hợp xấp xỉ Gauss và thuật toán tinh chỉnh tụ điểm (PSO), thực hiện việc làm sạch dữ liệu và loại bỏ các giá trị ngoại lệ;
(3) Lớp mô hình thông minh (IML): Kết hợp với tính toán tiến hóa và học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF), mô hình chú thích được tối ưu hóa động.
Trong các tình huống lái xe tự động, hệ thống cải thiện đáng kể hiệu quả chú thích đám mây điểm 3D và độ chính xác phân đoạn hình ảnh. Đồng thời, người dùng có thể tham gia quản trị nền tảng bằng cách staking token, mở khóa các chủ đề cấp cao, chủ đề chuyên môn và chủ đề xác minh dữ liệu, từ đó thúc đẩy tối ưu hóa quản trị nền tảng và thúc đẩy sự tham gia tích cực của cộng đồng.
Sự đột phá công nghệ và thực hành ngành công nghiệp
Alaya AI không chỉ đạt được sự đổi mới trong kiến trúc công nghệ, mà còn đã xác minh tính khả thi và giá trị của giải pháp thông qua việc áp dụng thực tế.
Bảo vệ quyền riêng tư và sáng tạo trong việc xác định dữ liệu
Alaya AI sử dụng công nghệ chứng minh không tri thức (ZKP) để xử lý trước dữ liệu nhạy cảm. Ví dụ, khi gắn nhãn hình ảnh y tế, hệ thống tự động tách thông tin danh tính bệnh nhân, chỉ giữ lại dữ liệu đặc điểm bệnh lý. Đồng thời, thông qua NFT để xác định quyền sở hữu tài sản dữ liệu, người đóng góp có thể theo dõi mãi mãi tình trạng sử dụng dữ liệu và nhận lợi nhuận chia sẻ.
Xác nhận quy mô lớn trong lĩnh vực lái xe tự động
Khi hợp tác với các công ty tự động lái xe, Alaya AI có thể hoàn thành một lượng lớn công việc gắn nhãn hình ảnh, bao gồm các tình huống đặc biệt như mưa tuyết, ban đêm và đường hầm. Bằng cách này, chi phí gắn nhãn thấp đáng kể so với chế độ truyền thống. Đồng thời, công cụ Alaya AI Pro phiên bản chuyên nghiệp cung cấp chức năng phân đoạn ngữ nghĩa theo pixel và theo dõi liên tục, đảm bảo độ chính xác cao và tỷ lệ lỗi thấp.
Trao quyền sinh thái cho các dự án vừa và nhỏ
Trường hợp điển hình: Một nhóm AI nông nghiệp Đông Nam Á có thể sử dụng token của riêng mình thông qua nền tảng ODP để khuyến khích nông dân địa phương tham gia công việc gán nhãn hình ảnh sâu bệnh, thành công xây dựng một tập dữ liệu gán nhãn bao gồm nhiều loại cây trồng. Qua cách này, độ chính xác nhận diện của mô hình tăng đáng kể, đồng thời, chi phí chi trả cho dự án thấp hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
Tầm nhìn tương lai - Tái tạo mối quan hệ sản xuất dữ liệu AI. Theo sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, Alaya AI đang thúc đẩy mối quan hệ sản xuất dữ liệu tiến tới hướng phát triển hiệu quả và công bằng hơn thông qua một loạt chiến lược sáng tạo.
Chiến lược dữ liệu nhỏ: Từ lượng biến đến chất biến
Alaya AI đang thúc đẩy sự chuyển đổi mô hình từ "dữ liệu lớn" sang "dữ liệu chính xác". Bằng cách sàng lọc mẫu dữ liệu có giá trị cao thông qua trí tuệ cộng đồng, chiến lược này giúp tăng hiệu quả huấn luyện mô hình đáng kể và giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ. Chiến lược này đặc biệt phù hợp với lĩnh vực y tế, tài chính và các lĩnh vực dữ liệu chất lượng cao ít dữ liệu.
Cơ sở hạ tầng dữ liệu dân chủ hóa
Thị trường dữ liệu AI truyền thống bị chi phối bởi các công ty lớn như Scale AI và các nhà phát triển vừa và nhỏ thường phải đối mặt với phí kênh cao. Các khoản phí này chủ yếu là do chi phí hòa giải của nền tảng, dẫn đến chi phí cao hơn cho các nhóm nhỏ hoặc nhà phát triển cá nhân so với các doanh nghiệp lớn. Alaya đang làm việc để phá vỡ điều này và cung cấp một lựa chọn hiệu quả hơn về chi phí cho các nhà phát triển vừa và nhỏ.
Hỗ trợ cơ bản trong kỷ nguyên AGI
Với sự phát triển của mô hình lớn đa phương thức, nhu cầu về dữ liệu đánh dấu chéo lĩnh vực và đa chiều đang tăng theo cấp số nhân. Mạng phân tán của Alaya AI có thể nhanh chóng đáp ứng nhu cầu này. Ví dụ, Alaya AI thông qua nền tảng của mình hỗ trợ việc thu thập và đánh dấu nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh, giúp tăng tốc quá trình đánh dấu, rút ngắn đáng kể chu kỳ đánh dấu.
Kết luận: Tương lai dữ liệu AI mở và thông minh
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ sở hạ tầng dữ liệu, trong khi Alaya AI kết hợp sáng tạo giữa việc lấy mẫu dữ liệu Web3 và đánh dấu tự động bằng trí tuệ nhân tạo, đồng thời đang xây dựng một sinh thái dữ liệu mới mở, có thể kết hợp được. Là nhà thám hiểm lõi của cơ sở hạ tầng dữ liệu trí tuệ nhân tạo, Alaya AI tập trung vào hai giá trị lõi:
(1) Lấy mẫu dữ liệu Web3: Kích hoạt năng suất dữ liệu toàn cầu thông qua mạng lưới khuyến khích phi tập trung. Cho dù đó là nông dân ở Đông Nam Á chú thích hình ảnh cây trồng hay các kỹ sư châu Âu xử lý dữ liệu đám mây điểm lái xe tự động, trí thông minh bầy đàn bao gồm những người đóng góp đang cung cấp một mẫu dữ liệu cân bằng và đa dạng hơn để đào tạo AI.
(2) Ghi nhãn tự động AI: Dựa trên kiến trúc kỹ thuật ba lớp (lớp tương tác, lớp tối ưu hóa và IML), bộ công cụ ghi nhãn tự động của Alaya có thể được kết nối linh hoạt với các mạng blockchain khác nhau, hỗ trợ xử lý động dữ liệu đa phương thức và cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác của việc ghi nhãn.
Bước đột phá kép về tính cởi mở và trí thông minh này không chỉ làm giảm ngưỡng phát triển cho các nhóm vừa và nhỏ mà còn nhận ra tính minh bạch của việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và phân phối giá trị thông qua bằng chứng không có kiến thức (ZKP) và xác nhận quyền NFT. Mục tiêu của Alaya AI là trở thành một "mạng lưới dữ liệu" trong kỷ nguyên AI, cung cấp các dịch vụ cơ sở hạ tầng ổn định, tuân thủ và bền vững cho việc đào tạo mô hình AI thông qua các mạng mở và các công cụ thông minh, đồng thời thúc đẩy hệ sinh thái hợp tác giữa người và máy hướng tới một tương lai công bằng và hiệu quả hơn.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Alaya AI: Tái tạo mối quan hệ sản xuất dữ liệu AI, thúc đẩy Phi tập trung thông minh sinh thái dữ liệu
Giới thiệu: Yêu cầu biến đổi của hệ sinh thái dữ liệu
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đặt ra yêu cầu cao hơn đối với ngành đánh dấu dữ liệu. Từ lái tự động đến phân tích hình ảnh y tế, dữ liệu có cấu trúc chất lượng cao đã trở thành động lực cốt lõi cho việc huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, quy mô thị trường đánh dấu dữ liệu toàn cầu đã vượt qua 100 tỷ đô la, tỷ lệ tăng trưởng hợp nhất hàng năm vượt quá 30%, nhưng các vấn đề như tập trung cao độ và sự phụ thuộc vào con người của mô hình truyền thống đều đặt ra hạn chế đối với việc triển khai quy mô của công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Ví dụ, trong lái xe tự động, việc đào tạo một hệ thống Cấp độ 4 đòi hỏi hàng triệu hình ảnh được chú thích có độ chính xác cao, có thể tốn vài đô la mỗi hình ảnh. Các doanh nghiệp như Baidu và Waymo đã đầu tư hàng chục ngàn nhân lực chú thích vào vấn đề này, trong khi các nhóm vừa và nhỏ đang phải đối mặt với những thách thức nghiêm trọng hơn - OpenAI đã dựa vào các nhóm gia công phần mềm ở nước ngoài để gây ra sai lệch chú thích, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất mô hình.
Hiệu suất lao động thấp, đa dạng dữ liệu thiếu, dịch vụ cho các nhóm nhỏ và trung bình bị gián đoạn, trở thành ba điểm đau của ngành công nghiệp. Alaya AI thông qua sự đổi mới công nghệ và tái cấu trúc sinh thái, cam kết cung cấp giải pháp hiệu quả, mở rộng hơn cho ngành dữ liệu AI. Ma trận sản phẩm cốt lõi của Alaya AI để đối mặt với các thách thức trên, Alaya AI đã xây dựng một ma trận sản phẩm gồm ba mô-đun cốt lõi, từ khía cạnh sản xuất dữ liệu, thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu, đẩy ngành công nghiệp tiến triển theo hướng phi trung tâm hóa và thông minh.
Alaya AI đã xây dựng một kiến trúc kết hợp ưu điểm của Web2 và Web3. Thông qua mô hình kinh tế token, người dùng có thể chuyển đổi thời gian rải rác thành năng suất đánh dấu dữ liệu. Ví dụ, một sinh viên y học Tây Ban Nha có thể nhận phần thưởng token thông qua việc đánh dấu hình ảnh u xơ, một kỹ sư Ấn Độ có thể xử lý dữ liệu điểm đám mây tự động trong thời gian rảnh rỗi. Mô hình phân tán này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm chi phí, mà còn tăng cường sự đa dạng về địa lý và văn hóa, từ đó nâng cao tính phổ biến và đại diện của bộ dữ liệu.
Hệ thống này bao gồm hai cơ chế cốt lõi:
(1) Phân công nhiệm vụ động: Dựa trên hiệu suất lịch sử của người dùng và nhãn chuyên môn (như huy hiệu NFT: Thẻ chứng nhận trên chuỗi dùng để xác định khả năng chuyên môn của người dùng), thuật toán thông minh sẽ phân rã nhiệm vụ phức tạp và phù hợp giao cho người đóng góp phù hợp;
(2) Mạng lưới xác minh chất lượng: Xác minh phân tán thông thường và quản lý ngưỡng được sử dụng để tự động lọc dữ liệu chất lượng thấp, kết hợp với xem xét thủ công để tạo thành đảm bảo kép.
Sau khi kích hoạt năng suất dữ liệu, cách giải quyết nhu cầu đuôi dài của các nhóm nhỏ và trung bình trở thành vấn đề chính tiếp theo — đó chính là ý định thiết kế của nền tảng dữ liệu mở (ODP).
Để đối phó với vấn đề "khó đáp ứng nhu cầu tùy chỉnh và áp lực dòng tiền cao" mà các nhà phát triển vừa và nhỏ phải đối mặt, Alaya ODP cung cấp một giải pháp linh hoạt và ít rào cản thông qua cơ chế nhóm phần thưởng token. Các tính năng cốt lõi của nền tảng bao gồm:
（1）Yêu cầu dữ liệu tùy chỉnh: Các công ty trung và nhỏ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và dự án Web3 có thể phát hành nhu cầu dữ liệu tùy chỉnh. Ví dụ, nhóm tự lái có thể khởi động việc thu thập dữ liệu hướng đối tượng đối với điều kiện khí hậu cụ thể (như cảnh bão cát) và thông qua hợp đồng thông minh thiết lập tiêu chuẩn chấp nhận chất lượng để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu.
(2) Nhóm phần thưởng mã thông báo tùy chỉnh: Các dự án có thể sử dụng mã thông báo của riêng họ để khuyến khích những người đóng góp dữ liệu để giảm áp lực dòng tiền. Ví dụ: một công ty khởi nghiệp AI châu Âu cần thu thập dữ liệu giọng nói phương ngữ ở khu vực Bắc Âu có thể đưa ra các nhiệm vụ thông qua ODP để thu hút những người đóng góp toàn cầu với sự kết hợp của "mã thông báo dự án + stablecoin" như một động lực.
Mô hình này phá vỡ giới hạn về lượng đặt hàng tối thiểu của nền tảng dữ liệu truyền thống, giúp đáp ứng hiệu quả nhu cầu quy mô nhỏ và dài đuôi. Các dự án trung bình và nhỏ kết nối với ODP có thể nhanh chóng tiếp cận dữ liệu và giảm chi phí đáng kể. Nền tảng này tạo ra một môi trường đôi bên: dự án nhận được dữ liệu chất lượng cao, người dùng nhận phần thưởng token, từ đó thúc đẩy việc xây dựng cộng đồng sinh thái bền vững.
Khi khám phá được khó khăn trong việc sản xuất và thu thập dữ liệu, Alaya AI tiếp tục tái tạo hiệu suất xử lý dữ liệu thông qua các công cụ tự động hóa.
Công nghệ hào cung của Alaya AI được tập trung phản ánh trong hệ thống đánh dấu tự động của nó. Bộ công cụ này sử dụng kiến trúc ba tầng:
（1）Lớp tương tác: Giao diện trò chơi hóa hỗ trợ nhiều ví tiền điện tử, người dùng có thể hoàn thành nhiệm vụ đánh dấu phức tạp thông qua di động;
（2）Tầng tối ưu hóa: tích hợp xấp xỉ Gauss và thuật toán tinh chỉnh tụ điểm (PSO), thực hiện việc làm sạch dữ liệu và loại bỏ các giá trị ngoại lệ;
(3) Lớp mô hình thông minh (IML): Kết hợp với tính toán tiến hóa và học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF), mô hình chú thích được tối ưu hóa động.
Trong các tình huống lái xe tự động, hệ thống cải thiện đáng kể hiệu quả chú thích đám mây điểm 3D và độ chính xác phân đoạn hình ảnh. Đồng thời, người dùng có thể tham gia quản trị nền tảng bằng cách staking token, mở khóa các chủ đề cấp cao, chủ đề chuyên môn và chủ đề xác minh dữ liệu, từ đó thúc đẩy tối ưu hóa quản trị nền tảng và thúc đẩy sự tham gia tích cực của cộng đồng.
Sự đột phá công nghệ và thực hành ngành công nghiệp
Alaya AI không chỉ đạt được sự đổi mới trong kiến trúc công nghệ, mà còn đã xác minh tính khả thi và giá trị của giải pháp thông qua việc áp dụng thực tế.
Alaya AI sử dụng công nghệ chứng minh không tri thức (ZKP) để xử lý trước dữ liệu nhạy cảm. Ví dụ, khi gắn nhãn hình ảnh y tế, hệ thống tự động tách thông tin danh tính bệnh nhân, chỉ giữ lại dữ liệu đặc điểm bệnh lý. Đồng thời, thông qua NFT để xác định quyền sở hữu tài sản dữ liệu, người đóng góp có thể theo dõi mãi mãi tình trạng sử dụng dữ liệu và nhận lợi nhuận chia sẻ.
Khi hợp tác với các công ty tự động lái xe, Alaya AI có thể hoàn thành một lượng lớn công việc gắn nhãn hình ảnh, bao gồm các tình huống đặc biệt như mưa tuyết, ban đêm và đường hầm. Bằng cách này, chi phí gắn nhãn thấp đáng kể so với chế độ truyền thống. Đồng thời, công cụ Alaya AI Pro phiên bản chuyên nghiệp cung cấp chức năng phân đoạn ngữ nghĩa theo pixel và theo dõi liên tục, đảm bảo độ chính xác cao và tỷ lệ lỗi thấp.
Trường hợp điển hình: Một nhóm AI nông nghiệp Đông Nam Á có thể sử dụng token của riêng mình thông qua nền tảng ODP để khuyến khích nông dân địa phương tham gia công việc gán nhãn hình ảnh sâu bệnh, thành công xây dựng một tập dữ liệu gán nhãn bao gồm nhiều loại cây trồng. Qua cách này, độ chính xác nhận diện của mô hình tăng đáng kể, đồng thời, chi phí chi trả cho dự án thấp hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
Tầm nhìn tương lai - Tái tạo mối quan hệ sản xuất dữ liệu AI. Theo sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, Alaya AI đang thúc đẩy mối quan hệ sản xuất dữ liệu tiến tới hướng phát triển hiệu quả và công bằng hơn thông qua một loạt chiến lược sáng tạo.
Alaya AI đang thúc đẩy sự chuyển đổi mô hình từ "dữ liệu lớn" sang "dữ liệu chính xác". Bằng cách sàng lọc mẫu dữ liệu có giá trị cao thông qua trí tuệ cộng đồng, chiến lược này giúp tăng hiệu quả huấn luyện mô hình đáng kể và giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ. Chiến lược này đặc biệt phù hợp với lĩnh vực y tế, tài chính và các lĩnh vực dữ liệu chất lượng cao ít dữ liệu.
Thị trường dữ liệu AI truyền thống bị chi phối bởi các công ty lớn như Scale AI và các nhà phát triển vừa và nhỏ thường phải đối mặt với phí kênh cao. Các khoản phí này chủ yếu là do chi phí hòa giải của nền tảng, dẫn đến chi phí cao hơn cho các nhóm nhỏ hoặc nhà phát triển cá nhân so với các doanh nghiệp lớn. Alaya đang làm việc để phá vỡ điều này và cung cấp một lựa chọn hiệu quả hơn về chi phí cho các nhà phát triển vừa và nhỏ.
Với sự phát triển của mô hình lớn đa phương thức, nhu cầu về dữ liệu đánh dấu chéo lĩnh vực và đa chiều đang tăng theo cấp số nhân. Mạng phân tán của Alaya AI có thể nhanh chóng đáp ứng nhu cầu này. Ví dụ, Alaya AI thông qua nền tảng của mình hỗ trợ việc thu thập và đánh dấu nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh, giúp tăng tốc quá trình đánh dấu, rút ngắn đáng kể chu kỳ đánh dấu.
Kết luận: Tương lai dữ liệu AI mở và thông minh
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ sở hạ tầng dữ liệu, trong khi Alaya AI kết hợp sáng tạo giữa việc lấy mẫu dữ liệu Web3 và đánh dấu tự động bằng trí tuệ nhân tạo, đồng thời đang xây dựng một sinh thái dữ liệu mới mở, có thể kết hợp được. Là nhà thám hiểm lõi của cơ sở hạ tầng dữ liệu trí tuệ nhân tạo, Alaya AI tập trung vào hai giá trị lõi:
(1) Lấy mẫu dữ liệu Web3: Kích hoạt năng suất dữ liệu toàn cầu thông qua mạng lưới khuyến khích phi tập trung. Cho dù đó là nông dân ở Đông Nam Á chú thích hình ảnh cây trồng hay các kỹ sư châu Âu xử lý dữ liệu đám mây điểm lái xe tự động, trí thông minh bầy đàn bao gồm những người đóng góp đang cung cấp một mẫu dữ liệu cân bằng và đa dạng hơn để đào tạo AI.
(2) Ghi nhãn tự động AI: Dựa trên kiến trúc kỹ thuật ba lớp (lớp tương tác, lớp tối ưu hóa và IML), bộ công cụ ghi nhãn tự động của Alaya có thể được kết nối linh hoạt với các mạng blockchain khác nhau, hỗ trợ xử lý động dữ liệu đa phương thức và cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác của việc ghi nhãn.
Bước đột phá kép về tính cởi mở và trí thông minh này không chỉ làm giảm ngưỡng phát triển cho các nhóm vừa và nhỏ mà còn nhận ra tính minh bạch của việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và phân phối giá trị thông qua bằng chứng không có kiến thức (ZKP) và xác nhận quyền NFT. Mục tiêu của Alaya AI là trở thành một "mạng lưới dữ liệu" trong kỷ nguyên AI, cung cấp các dịch vụ cơ sở hạ tầng ổn định, tuân thủ và bền vững cho việc đào tạo mô hình AI thông qua các mạng mở và các công cụ thông minh, đồng thời thúc đẩy hệ sinh thái hợp tác giữa người và máy hướng tới một tương lai công bằng và hiệu quả hơn.