Le concours de trading de USD1 bat son plein, notamment parmi les classements des anciens projets où la compétition est particulièrement intense, avec des outsiders tels que $Siren et $TAG qui se distinguent parmi de nombreux projets.
Après avoir réalisé une étude de projet, j'ai découvert que le projet Tagger n'est pas simplement un projet qui cherche à tirer parti de la tendance de l'IA. Le concept #Decorp de Tagger offre un paradigme de solution pour les échantillons de données étiquetées.
Les principaux points de douleur de l'industrie traditionnelle de l'annotation des données sont les suivants :
1. Intensif en main-d’œuvre, inefficace, s’appuyant sur un grand nombre de main-d’œuvre pour des tâches répétitives et des coûts élevés de recrutement, de formation et de gestion. 2. Les compétences professionnelles des annotateurs varient et il y a un manque de normes unifiées, ce qui entraîne une qualité inégale. 3. Manque d'un système efficace de distribution des tâches, de suivi des progrès et de livraison. 4. Les problèmes de risque de confidentialité et de conformité ne peuvent pas être traités, en particulier ceux liés aux données sensibles telles que les images, les visages et les conversations. 5. Les outils d'annotation automatisée ont une faible précision et une mauvaise adaptabilité, en particulier dans des domaines à haute complexité tels que la compréhension sémantique, la médecine et la reconnaissance d'images floues, où l'efficacité de l'assistance par le modèle est faible. 6. Le manque de liquidité et de mécanismes de certification des actifs de données rend difficile la monétisation de la valeur des données étiquetées, et la propriété des données est floue, ce qui permet aux plateformes de les monopoliser facilement. 7. Manque de mécanismes de contribution de marquage vérifiables, en particulier la difficulté à quantifier et à enregistrer la valeur des annotateurs, ce qui complique la construction d'un système d'incitations à long terme.
Le #Decorp de Tagger propose essentiellement une architecture d’entreprise décentralisée : l’attribution des tâches, l’inspection de la qualité et le règlement sont inscrits dans des contrats intelligents, et sont automatiquement exploités par des règles publiques on-chain et des mécanismes d’examen RLHF pilotés par les pairs, sans avoir besoin d’une gestion hiérarchique traditionnelle, ce qui permettra à DeCorp d’évoluer au niveau d’un « million d’employés » pour toujours fonctionner sans problème sans augmenter les coûts d’exploitation et de gestion. Les données étiquetées, qu’il s’agisse de l’acquisition, de l’étiquetage et de la livraison finale, sont enregistrées par la blockchain du début à la fin, ce qui rend l’autorisation et la confirmation des données très claires.
L’outil d’annotation AI Copilot abaisse considérablement le seuil de compétence, et même toute personne ordinaire non formée dans le monde peut annoter des ensembles de données professionnels sans connaissance du domaine professionnel avec l’aide des modèles pré-entraînés de Tagger, spécialement pour eux. Les utilisateurs peuvent prendre des commandes à tout moment, et les entreprises peuvent « plug and play » pour obtenir des données de haute qualité, à bas prix et traçables.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Le concours de trading de USD1 bat son plein, notamment parmi les classements des anciens projets où la compétition est particulièrement intense, avec des outsiders tels que $Siren et $TAG qui se distinguent parmi de nombreux projets.
Après avoir réalisé une étude de projet, j'ai découvert que le projet Tagger n'est pas simplement un projet qui cherche à tirer parti de la tendance de l'IA. Le concept #Decorp de Tagger offre un paradigme de solution pour les échantillons de données étiquetées.
Les principaux points de douleur de l'industrie traditionnelle de l'annotation des données sont les suivants :
1. Intensif en main-d’œuvre, inefficace, s’appuyant sur un grand nombre de main-d’œuvre pour des tâches répétitives et des coûts élevés de recrutement, de formation et de gestion.
2. Les compétences professionnelles des annotateurs varient et il y a un manque de normes unifiées, ce qui entraîne une qualité inégale.
3. Manque d'un système efficace de distribution des tâches, de suivi des progrès et de livraison.
4. Les problèmes de risque de confidentialité et de conformité ne peuvent pas être traités, en particulier ceux liés aux données sensibles telles que les images, les visages et les conversations.
5. Les outils d'annotation automatisée ont une faible précision et une mauvaise adaptabilité, en particulier dans des domaines à haute complexité tels que la compréhension sémantique, la médecine et la reconnaissance d'images floues, où l'efficacité de l'assistance par le modèle est faible.
6. Le manque de liquidité et de mécanismes de certification des actifs de données rend difficile la monétisation de la valeur des données étiquetées, et la propriété des données est floue, ce qui permet aux plateformes de les monopoliser facilement.
7. Manque de mécanismes de contribution de marquage vérifiables, en particulier la difficulté à quantifier et à enregistrer la valeur des annotateurs, ce qui complique la construction d'un système d'incitations à long terme.
Le #Decorp de Tagger propose essentiellement une architecture d’entreprise décentralisée : l’attribution des tâches, l’inspection de la qualité et le règlement sont inscrits dans des contrats intelligents, et sont automatiquement exploités par des règles publiques on-chain et des mécanismes d’examen RLHF pilotés par les pairs, sans avoir besoin d’une gestion hiérarchique traditionnelle, ce qui permettra à DeCorp d’évoluer au niveau d’un « million d’employés » pour toujours fonctionner sans problème sans augmenter les coûts d’exploitation et de gestion. Les données étiquetées, qu’il s’agisse de l’acquisition, de l’étiquetage et de la livraison finale, sont enregistrées par la blockchain du début à la fin, ce qui rend l’autorisation et la confirmation des données très claires.
L’outil d’annotation AI Copilot abaisse considérablement le seuil de compétence, et même toute personne ordinaire non formée dans le monde peut annoter des ensembles de données professionnels sans connaissance du domaine professionnel avec l’aide des modèles pré-entraînés de Tagger, spécialement pour eux. Les utilisateurs peuvent prendre des commandes à tout moment, et les entreprises peuvent « plug and play » pour obtenir des données de haute qualité, à bas prix et traçables.