La competencia de transacciones de USD1 está en pleno apogeo, especialmente en el ranking de los proyectos antiguos donde la lucha es especialmente intensa, destacando entre ellos caballos oscuros como $Siren y $TAG que han logrado abrirse camino entre numerosos proyectos.
Después de realizar una investigación sobre el proyecto, descubrí que en realidad el proyecto Tagger no es simplemente un proyecto que busca aprovechar la tendencia de la IA. El concepto #Decorp de Tagger proporciona un paradigma de solución para la anotación de datos.
Los mayores puntos de dolor en la industria tradicional de etiquetado de datos son los siguientes:
1. Intensivo en mano de obra, ineficiente, depende de una gran cantidad de mano de obra para tareas repetitivas y los costos de contratación, capacitación y gestión son altos. 2. La capacidad profesional del personal de etiquetado varía y la falta de estándares unificados da lugar a una calidad desigual. 3. Falta un sistema eficiente de distribución de tareas, seguimiento de progreso y entrega. 4. No se pueden manejar los problemas de riesgos de privacidad y cumplimiento, especialmente en lo que respecta a datos sensibles como imágenes, rostros y diálogos. 5. La precisión de las herramientas de anotación automática es baja y la adaptabilidad es pobre, especialmente en campos de alta complejidad como la comprensión semántica, la medicina y el reconocimiento borroso de imágenes, y la eficiencia de la asistencia del modelo es baja. 6. La falta de liquidez y mecanismos de certificación en los activos de datos dificulta la monetización del valor de los datos etiquetados, la propiedad de los datos es ambigua y puede ser monopolizada por la plataforma. 7. Falta de un mecanismo de contribución de etiquetas verificable, especialmente la dificultad de cuantificar y registrar el valor de los etiquetadores, lo que dificulta la construcción de un sistema de incentivos a largo plazo.
El #Decorp de Tagger propone esencialmente una arquitectura empresarial descentralizada: la asignación de tareas, la inspección de calidad y la liquidación están escritas en contratos inteligentes y son operadas automáticamente por reglas públicas en cadena y mecanismos de revisión de RLHF impulsados por pares, sin la necesidad de una gestión jerárquica tradicional, lo que permitirá que la escala de DeCorp al nivel de "millones de empleados" siempre funcione sin problemas sin aumentar los costos de operación y gestión. Los datos etiquetados, ya sea desde la adquisición, hasta el etiquetado, hasta la entrega final, se registran a través de la cadena de bloques de principio a fin, lo que hace que la autorización y confirmación de los datos sea muy clara.
La herramienta de etiquetado AI Copilot reduce enormemente la barrera de habilidades, permitiendo que cualquier persona común en el mundo, incluso sin formación, pueda etiquetar conjuntos de datos profesionales con la ayuda del modelo preentrenado de Tagger, especialmente para. Permite a los usuarios aceptar pedidos en cualquier momento, y las empresas pueden obtener datos de alta calidad, bajo costo y trazables "listos para usar".
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
La competencia de transacciones de USD1 está en pleno apogeo, especialmente en el ranking de los proyectos antiguos donde la lucha es especialmente intensa, destacando entre ellos caballos oscuros como $Siren y $TAG que han logrado abrirse camino entre numerosos proyectos.
Después de realizar una investigación sobre el proyecto, descubrí que en realidad el proyecto Tagger no es simplemente un proyecto que busca aprovechar la tendencia de la IA. El concepto #Decorp de Tagger proporciona un paradigma de solución para la anotación de datos.
Los mayores puntos de dolor en la industria tradicional de etiquetado de datos son los siguientes:
1. Intensivo en mano de obra, ineficiente, depende de una gran cantidad de mano de obra para tareas repetitivas y los costos de contratación, capacitación y gestión son altos.
2. La capacidad profesional del personal de etiquetado varía y la falta de estándares unificados da lugar a una calidad desigual.
3. Falta un sistema eficiente de distribución de tareas, seguimiento de progreso y entrega.
4. No se pueden manejar los problemas de riesgos de privacidad y cumplimiento, especialmente en lo que respecta a datos sensibles como imágenes, rostros y diálogos.
5. La precisión de las herramientas de anotación automática es baja y la adaptabilidad es pobre, especialmente en campos de alta complejidad como la comprensión semántica, la medicina y el reconocimiento borroso de imágenes, y la eficiencia de la asistencia del modelo es baja.
6. La falta de liquidez y mecanismos de certificación en los activos de datos dificulta la monetización del valor de los datos etiquetados, la propiedad de los datos es ambigua y puede ser monopolizada por la plataforma.
7. Falta de un mecanismo de contribución de etiquetas verificable, especialmente la dificultad de cuantificar y registrar el valor de los etiquetadores, lo que dificulta la construcción de un sistema de incentivos a largo plazo.
El #Decorp de Tagger propone esencialmente una arquitectura empresarial descentralizada: la asignación de tareas, la inspección de calidad y la liquidación están escritas en contratos inteligentes y son operadas automáticamente por reglas públicas en cadena y mecanismos de revisión de RLHF impulsados por pares, sin la necesidad de una gestión jerárquica tradicional, lo que permitirá que la escala de DeCorp al nivel de "millones de empleados" siempre funcione sin problemas sin aumentar los costos de operación y gestión. Los datos etiquetados, ya sea desde la adquisición, hasta el etiquetado, hasta la entrega final, se registran a través de la cadena de bloques de principio a fin, lo que hace que la autorización y confirmación de los datos sea muy clara.
La herramienta de etiquetado AI Copilot reduce enormemente la barrera de habilidades, permitiendo que cualquier persona común en el mundo, incluso sin formación, pueda etiquetar conjuntos de datos profesionales con la ayuda del modelo preentrenado de Tagger, especialmente para. Permite a los usuarios aceptar pedidos en cualquier momento, y las empresas pueden obtener datos de alta calidad, bajo costo y trazables "listos para usar".