في 27 نوفمبر، كتب تشاو تشانغ بينغ على X أن مهام مثل تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي مناسبة جداً لإنجازها من خلال blockchain، حيث يمكن الاستفادة من القوى العاملة الميسورة التكلفة العالمية والدفع الفوري باستخدام العملات المشفرة، مما يكسر القيود الجغرافية.
يشير تصنيف البيانات إلى التعليق التوضيحي اليدوي أو الآلي للبيانات الأولية (مثل النصوص والصور والصوت وما إلى ذلك) لجعلها تحتوي على معلومات منظمة محددة. تستخدم البيانات المصنفة لتدريب التعلم الآلي أو نماذج الذكاء الاصطناعي ، مثل تصنيف النص بفئات المشاعر (إيجابية ، سلبية ، محايدة). يعد استخدام blockchain للتعليق التوضيحي لبيانات الذكاء الاصطناعي مناسبا بشكل خاص لسيناريوهات التعليقات التوضيحية للبيانات التي تتطلب شفافية عالية وجدارة بالثقة والتعاون الموزع. هذا لا يحسن كفاءة وجودة التعليقات التوضيحية للبيانات فحسب ، بل يخلق أيضا إمكانيات جديدة للتعاون العالمي ومعاملات البيانات.
ما هي المشاريع عالية الجودة في هذا المجال حاليًا؟ كيف تبدو آفاق تطوير هذا المجال؟
دور blockchain في وضع علامات البيانات AI
تُعدُّ تقنية البلوكشين نوعًا من تكنولوجيا السجلات الموزعة اللامركزية، وتتميز بالشفافية، وعدم القابلية للتغيير، والقابلية للتتبع. يمكن أن تحل هذه الميزات المشكلات التالية في وسم البيانات التي تعاني منها الطرق التقليدية:
حقيقة البيانات ومقاومة التلاعب: يتم كتابة كل سجل تم وضع علامة عليه في سلسلة الكتل، ولا يمكن تغييره بشكل عشوائي، مما يضمن موثوقية التسمية.
شفافية توزيع المهام: يمكن للبلوكشين تسجيل عملية توزيع المهام وتنفيذها ومراجعتها، مما يمنع توزيع المهام بشكل غير عادل أو التلاعب في النتائج.
آلية التحفيز: باستخدام تقنية العقود الذكية في البلوكشين، يمكن لموظفي وضع العلامات على البيانات الحصول تلقائيًا على العملات المشفرة أو مكافآت أخرى من خلال إكمال المهام.
تتبع البيانات: يمكن تتبع معلومات مصدر كل علامة، والموسم، والمراجع.
سيناريوهات التطبيق
التعليق الموزع: باستخدام blockchain، يتم توزيع مهام التعليق على المعلقين في جميع أنحاء العالم، مما يزيد من كفاءة معالجة البيانات.
مراجعة الجودة: يتم مقارنة ومراجعة نتائج التوصيف المتعدد باستخدام تقنية البلوكتشين لضمان دقة التوصيف.
**صفقة بيانات التعريف: ** يمكن تداول البيانات المعروفة على blockchain، حيث لا يحتاج البائعون والمشترون إلى القلق بشأن سلامة أو صحة البيانات.
حماية الخصوصية: استخدام البلوك تشين لتخزين بيانات العلامات بشكل مشفر، لضمان أمان البيانات الخاصة.
المشاريع ذات الصلة
OORT DataHub: يوفر خدمات تصنيف البيانات اللامركزية القائمة على blockchain، ويستخدم خوارزمية Proof of Honesty للتحكم في الجودة. تقوم منصته بتوزيع المهام، ومراجعة جودة البيانات، ودفع المكافآت من خلال العقود الذكية، مما يجذب المصنفين من جميع أنحاء العالم، ويضمن شفافية بيانات التصنيف وحماية الخصوصية.
نموذج الاقتصاد للرمز المميز للمشروع هو كما يلي:
مكافآت المجتمع*: من خلال المشاركة في وضع العلامات على البيانات والتحليل، يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت من رموز $OORT. بالإضافة إلى ذلك، قد يحصلون على NFT فريدة مرتبطة بمساهماتهم، وتوفر هذه NFTs مزايا إضافية مثل مكافآت زيادة العائد السنوي (APY)، وخصومات على الأجهزة، وحق التصويت في DAO.*
الرهانات المهمة*: يجب على المشاركين رهن ما لا يقل عن 210 من رموز $OORT لإظهار الالتزام بالمهمة، وسيتم إعادة الرموز بعد إتمام المهمة ومنح المكافآت.*
تقسيم عوائد المبيعات*: يمكن لبعض حاملي NFTs أيضًا الحصول على توزيعات من عوائد بيع البيانات المستقبلية، مما يعزز العوائد على المدى الطويل.
PublicAI: مشروع الذكاء الاصطناعي على سلسلة سولانا، يهدف إلى ربط الطلب على البيانات مع المعلّقين العالميين، من خلال نظام تحفيز يعتمد على الرموز المشفرة لمكافأة المشاركين، بينما يستخدم تقنية البلوكشين لتوثيق تفاصيل عملية التعليق، وضمان أمان البيانات وخصوصيتها.
نموذج الاقتصاد للعملة الرمزية للمشروع هو كما يلي:
***مكافآت المجتمع:****سيتم استخدام 10% من رموز Public كمكافآت أيردروب لتفاعل المستخدمين في البداية، وبالتحديد هناك ****ثلاث طرق للحصول على الأيردروب،****成为 AI Builder: جمع محتوى إنترنت عالي الجودة؛ *成为 AI Validator: التحقق من المحتوى المجموع؛成为 AI Developer: استخدام مجموعة البيانات التي تم التحقق منها لتدريب وكلاء AI.
توزيع الرموز***: ***أكمل المشروع تمويل الجولة الأولية بمبلغ 2 مليون دولار في يناير 2024، وكان من بين المستثمرين IOBC Capital و Foresight Ventures و Solana Foundation و Everstate Capital بالإضافة إلى العديد من الأكاديميين المعروفين في مجال الذكاء الاصطناعي، ولم يتم بعد توضيح تفاصيل توزيع رموز PublicAI بشكل دقيق.
التحديات التي تواجهها
في الوقت الحالي، هناك عدة عوامل تعيق تطور هذا المجال: أولاً، تحتاج تسمية بيانات الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية وتخزينية عالية؛ ثانياً، أداء المشروع مقيد بقابلية توسيع البلوكشين؛ ثالثاً، المعايير التقنية والتنظيمية لا تزال غير مكتملة.
ثانياً، قد تكون هذه النقطة هي أكبر تحدٍ نواجهه حالياً. لأن تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج يتطلب عادةً موارد حسابية كبيرة، بينما قدرة الحوسبة في العقد الموجودة في شبكة البلوكشين محدودة. كيف يمكن دمج واستخدام الموارد الحاسوبية الموزعة بشكل فعال لتلبية متطلبات التعليم البياني للذكاء الاصطناعي مع ضمان الخصائص اللامركزية للبلوكشين هو مسألة تحتاج إلى حل عاجل. يُذكر أن Greenfield التابعة لبينانس تقدم دعم التخزين في هذا المجال، ونأمل أن يكون هناك المزيد من موارد التخزين والحوسبة التي يتم تنفيذها في هذا المجال.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
كيف تطورت مسابقة علامات البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي يدعمها تشاو تشانغ بينغ؟
راشيل، 金色财经
في 27 نوفمبر، كتب تشاو تشانغ بينغ على X أن مهام مثل تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي مناسبة جداً لإنجازها من خلال blockchain، حيث يمكن الاستفادة من القوى العاملة الميسورة التكلفة العالمية والدفع الفوري باستخدام العملات المشفرة، مما يكسر القيود الجغرافية.
يشير تصنيف البيانات إلى التعليق التوضيحي اليدوي أو الآلي للبيانات الأولية (مثل النصوص والصور والصوت وما إلى ذلك) لجعلها تحتوي على معلومات منظمة محددة. تستخدم البيانات المصنفة لتدريب التعلم الآلي أو نماذج الذكاء الاصطناعي ، مثل تصنيف النص بفئات المشاعر (إيجابية ، سلبية ، محايدة). يعد استخدام blockchain للتعليق التوضيحي لبيانات الذكاء الاصطناعي مناسبا بشكل خاص لسيناريوهات التعليقات التوضيحية للبيانات التي تتطلب شفافية عالية وجدارة بالثقة والتعاون الموزع. هذا لا يحسن كفاءة وجودة التعليقات التوضيحية للبيانات فحسب ، بل يخلق أيضا إمكانيات جديدة للتعاون العالمي ومعاملات البيانات.
ما هي المشاريع عالية الجودة في هذا المجال حاليًا؟ كيف تبدو آفاق تطوير هذا المجال؟
دور blockchain في وضع علامات البيانات AI
تُعدُّ تقنية البلوكشين نوعًا من تكنولوجيا السجلات الموزعة اللامركزية، وتتميز بالشفافية، وعدم القابلية للتغيير، والقابلية للتتبع. يمكن أن تحل هذه الميزات المشكلات التالية في وسم البيانات التي تعاني منها الطرق التقليدية:
سيناريوهات التطبيق
المشاريع ذات الصلة
نموذج الاقتصاد للرمز المميز للمشروع هو كما يلي:
مكافآت المجتمع*: من خلال المشاركة في وضع العلامات على البيانات والتحليل، يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت من رموز $OORT. بالإضافة إلى ذلك، قد يحصلون على NFT فريدة مرتبطة بمساهماتهم، وتوفر هذه NFTs مزايا إضافية مثل مكافآت زيادة العائد السنوي (APY)، وخصومات على الأجهزة، وحق التصويت في DAO.*
الرهانات المهمة*: يجب على المشاركين رهن ما لا يقل عن 210 من رموز $OORT لإظهار الالتزام بالمهمة، وسيتم إعادة الرموز بعد إتمام المهمة ومنح المكافآت.*
تقسيم عوائد المبيعات*: يمكن لبعض حاملي NFTs أيضًا الحصول على توزيعات من عوائد بيع البيانات المستقبلية، مما يعزز العوائد على المدى الطويل.
نموذج الاقتصاد للعملة الرمزية للمشروع هو كما يلي:
***مكافآت المجتمع:****سيتم استخدام 10% من رموز Public كمكافآت أيردروب لتفاعل المستخدمين في البداية، وبالتحديد هناك ****ثلاث طرق للحصول على الأيردروب،****成为 AI Builder: جمع محتوى إنترنت عالي الجودة؛ *成为 AI Validator: التحقق من المحتوى المجموع؛成为 AI Developer: استخدام مجموعة البيانات التي تم التحقق منها لتدريب وكلاء AI.
توزيع الرموز***: ***أكمل المشروع تمويل الجولة الأولية بمبلغ 2 مليون دولار في يناير 2024، وكان من بين المستثمرين IOBC Capital و Foresight Ventures و Solana Foundation و Everstate Capital بالإضافة إلى العديد من الأكاديميين المعروفين في مجال الذكاء الاصطناعي، ولم يتم بعد توضيح تفاصيل توزيع رموز PublicAI بشكل دقيق.
التحديات التي تواجهها
في الوقت الحالي، هناك عدة عوامل تعيق تطور هذا المجال: أولاً، تحتاج تسمية بيانات الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية وتخزينية عالية؛ ثانياً، أداء المشروع مقيد بقابلية توسيع البلوكشين؛ ثالثاً، المعايير التقنية والتنظيمية لا تزال غير مكتملة.
ثانياً، قد تكون هذه النقطة هي أكبر تحدٍ نواجهه حالياً. لأن تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج يتطلب عادةً موارد حسابية كبيرة، بينما قدرة الحوسبة في العقد الموجودة في شبكة البلوكشين محدودة. كيف يمكن دمج واستخدام الموارد الحاسوبية الموزعة بشكل فعال لتلبية متطلبات التعليم البياني للذكاء الاصطناعي مع ضمان الخصائص اللامركزية للبلوكشين هو مسألة تحتاج إلى حل عاجل. يُذكر أن Greenfield التابعة لبينانس تقدم دعم التخزين في هذا المجال، ونأمل أن يكون هناك المزيد من موارد التخزين والحوسبة التي يتم تنفيذها في هذا المجال.