تجري مسابقة تداول USD1 بشكل حماسي، خاصة في تصنيفات المشاريع القديمة حيث تشتد المنافسة، ومن بينها مشاريع مثل $Siren و $TAG التي تبرز كخيول سوداء وتشق طريقها بين العديد من المشاريع.
بعد إجراء بحث حول المشروع، اكتشفت أن مشروع Tagger ليس مجرد مشروع يلعب على وتر الذكاء الاصطناعي ببساطة. مفهوم #Decorp الخاص بـ Tagger يقدم نموذجاً لحل مشاكل وضع العلامات على البيانات.
أكبر نقاط الألم في صناعة وضع البيانات التقليدية هي كما يلي:
1. كثافة العمالة، وانخفاض الكفاءة، والاعتماد على عدد كبير من العمال لأداء المهام المتكررة، بالإضافة إلى ارتفاع تكاليف التوظيف والتدريب والإدارة. 2. تباين المهارات المهنية لموظفي التوصيف ونقص المعايير الموحدة، مما أدى إلى تفاوت الجودة. 3. نقص في نظام فعال لتوزيع المهام، تتبع التقدم، والتسليم. 4. لا يمكن معالجة مشاكل خصوصية وامتثال المخاطر، خاصة عندما يتعلق الأمر بالبيانات الحساسة مثل الصور، والوجوه، والمحادثات. 5. أدوات التوصيف الآلي ذات دقة منخفضة وتوافق ضعيف، خصوصاً في مجالات الفهم الدلالي والطب والتعرف على الصور الضبابية وغيرها من المجالات ذات التعقيد العالي، حيث تكون كفاءة المساعدة بواسطة النماذج منخفضة. 6. إن نقص السيولة وآلية تأكيد الملكية لأصول البيانات يجعل من الصعب إدراك قيمة البيانات المصنفة ، كما أن ملكية البيانات غامضة ويسهل احتكارها من قبل المنصة. 7. نقص آلية مساهمة التوصيف القابلة للتحقق، خاصة أن قيمة الموصِّفين يصعب قياسها وتسجيلها، مما يجعل من الصعب بناء نظام حوافز طويل الأمد.
يقترح #Decorp Tagger بشكل أساسي بنية مؤسسة لامركزية: يتم كتابة تخصيص المهام وفحص الجودة والتسوية في عقود ذكية ، ويتم تشغيلها تلقائيا من خلال القواعد العامة على السلسلة وآليات مراجعة RLHF التي يحركها الأقران ، دون الحاجة إلى إدارة هرمية تقليدية ، مما سيسمح لنطاق DeCorp على مستوى "مليون موظف" بالعمل دائما بشكل لا تشوبه شائبة دون زيادة تكاليف التشغيل والإدارة. يتم تسجيل البيانات المسماة ، سواء من الاستحواذ ، إلى وضع العلامات ، إلى التسليم النهائي ، من خلال blockchain من البداية إلى النهاية ، مما يجعل التفويض وتأكيد البيانات واضحا للغاية.
تعمل أداة الذكاء الاصطناعي Copilot للتعليق التوضيحي على تقليل عتبة المهارة بشكل كبير ، وحتى أي شخص عادي غير مدرب في العالم يمكنه التعليق على مجموعات البيانات الاحترافية دون معرفة المجال المهني بمساعدة نماذج Tagger المدربة مسبقا ، خاصة بالنسبة لهم. يمكن للمستخدمين تلقي الطلبات في أي وقت ، ويمكن للمؤسسات "التوصيل والتشغيل" للحصول على بيانات عالية الجودة ومنخفضة السعر ويمكن تتبعها.
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.
تجري مسابقة تداول USD1 بشكل حماسي، خاصة في تصنيفات المشاريع القديمة حيث تشتد المنافسة، ومن بينها مشاريع مثل $Siren و $TAG التي تبرز كخيول سوداء وتشق طريقها بين العديد من المشاريع.
بعد إجراء بحث حول المشروع، اكتشفت أن مشروع Tagger ليس مجرد مشروع يلعب على وتر الذكاء الاصطناعي ببساطة. مفهوم #Decorp الخاص بـ Tagger يقدم نموذجاً لحل مشاكل وضع العلامات على البيانات.
أكبر نقاط الألم في صناعة وضع البيانات التقليدية هي كما يلي:
1. كثافة العمالة، وانخفاض الكفاءة، والاعتماد على عدد كبير من العمال لأداء المهام المتكررة، بالإضافة إلى ارتفاع تكاليف التوظيف والتدريب والإدارة.
2. تباين المهارات المهنية لموظفي التوصيف ونقص المعايير الموحدة، مما أدى إلى تفاوت الجودة.
3. نقص في نظام فعال لتوزيع المهام، تتبع التقدم، والتسليم.
4. لا يمكن معالجة مشاكل خصوصية وامتثال المخاطر، خاصة عندما يتعلق الأمر بالبيانات الحساسة مثل الصور، والوجوه، والمحادثات.
5. أدوات التوصيف الآلي ذات دقة منخفضة وتوافق ضعيف، خصوصاً في مجالات الفهم الدلالي والطب والتعرف على الصور الضبابية وغيرها من المجالات ذات التعقيد العالي، حيث تكون كفاءة المساعدة بواسطة النماذج منخفضة.
6. إن نقص السيولة وآلية تأكيد الملكية لأصول البيانات يجعل من الصعب إدراك قيمة البيانات المصنفة ، كما أن ملكية البيانات غامضة ويسهل احتكارها من قبل المنصة.
7. نقص آلية مساهمة التوصيف القابلة للتحقق، خاصة أن قيمة الموصِّفين يصعب قياسها وتسجيلها، مما يجعل من الصعب بناء نظام حوافز طويل الأمد.
يقترح #Decorp Tagger بشكل أساسي بنية مؤسسة لامركزية: يتم كتابة تخصيص المهام وفحص الجودة والتسوية في عقود ذكية ، ويتم تشغيلها تلقائيا من خلال القواعد العامة على السلسلة وآليات مراجعة RLHF التي يحركها الأقران ، دون الحاجة إلى إدارة هرمية تقليدية ، مما سيسمح لنطاق DeCorp على مستوى "مليون موظف" بالعمل دائما بشكل لا تشوبه شائبة دون زيادة تكاليف التشغيل والإدارة. يتم تسجيل البيانات المسماة ، سواء من الاستحواذ ، إلى وضع العلامات ، إلى التسليم النهائي ، من خلال blockchain من البداية إلى النهاية ، مما يجعل التفويض وتأكيد البيانات واضحا للغاية.
تعمل أداة الذكاء الاصطناعي Copilot للتعليق التوضيحي على تقليل عتبة المهارة بشكل كبير ، وحتى أي شخص عادي غير مدرب في العالم يمكنه التعليق على مجموعات البيانات الاحترافية دون معرفة المجال المهني بمساعدة نماذج Tagger المدربة مسبقا ، خاصة بالنسبة لهم. يمكن للمستخدمين تلقي الطلبات في أي وقت ، ويمكن للمؤسسات "التوصيل والتشغيل" للحصول على بيانات عالية الجودة ومنخفضة السعر ويمكن تتبعها.