Turnamen trading USD1 sedang berlangsung dengan semarak, terutama di antara peringkat proyek-proyek lama yang sangat ketat, di mana terdapat beberapa proyek kuda hitam seperti $Siren dan $TAG yang berhasil keluar dari kerumunan.
Setelah melakukan riset proyek, saya menemukan bahwa proyek Tagger sebenarnya bukan hanya sekadar proyek yang mengikuti tren AI. Konsep #Decorp dari Tagger menyediakan sebuah paradigma solusi untuk penandaan data.
Titik sakit terbesar di industri penandaan data tradisional adalah sebagai berikut:
1. Padat karya, efisiensi rendah, bergantung pada banyak tenaga kerja untuk melakukan tugas-tugas berulang dan biaya perekrutan, pelatihan, dan manajemen yang tinggi. 2. Kemampuan profesional petugas penandaan yang bervariasi dan kurangnya standar yang seragam, yang menyebabkan kualitas yang tidak konsisten. 3. Kurangnya sistem distribusi tugas, pelacakan kemajuan, dan pengiriman yang efisien. 4. Masalah risiko privasi dan kepatuhan tidak dapat ditangani, terutama yang melibatkan data sensitif seperti gambar, wajah, dan percakapan. 5. Alat penandaan otomatis memiliki akurasi rendah dan kompatibilitas buruk, terutama dalam bidang pemahaman semantik, medis, pengenalan gambar kabur, dan bidang kompleksitas tinggi lainnya, efisiensi bantuan model rendah. 6. Kurangnya likuiditas dan mekanisme kepemilikan pada aset data membuat nilai data berlabel sulit untuk diwujudkan, kepemilikan data tidak jelas, dan mudah dikuasai oleh platform. 7. Kurangnya mekanisme kontribusi label yang dapat diverifikasi, terutama nilai dari pelabel sulit untuk diukur dan dicatat, sehingga sulit untuk membangun sistem insentif jangka panjang.
#Decorp Tagger pada dasarnya mengusulkan arsitektur perusahaan yang terdesentralisasi: alokasi tugas, inspeksi kualitas, dan penyelesaian ditulis ke dalam kontrak pintar, dan secara otomatis dioperasikan oleh aturan publik on-chain dan mekanisme peninjauan RLHF Peer-Driven RLHF, tanpa memerlukan manajemen hierarkis tradisional, yang akan memungkinkan skala DeCorp pada tingkat "juta karyawan" untuk selalu berjalan dengan sempurna tanpa meningkatkan biaya operasi dan manajemen. Data berlabel, baik dari akuisisi, pelabelan, hingga pengiriman akhir, dicatat melalui blockchain dari awal hingga akhir, membuat otorisasi dan konfirmasi data menjadi sangat jelas.
Alat anotasi AI Copilot sangat menurunkan ambang batas keterampilan, dan bahkan orang biasa yang tidak terlatih di dunia dapat membuat anotasi kumpulan data profesional tanpa pengetahuan domain profesional dengan bantuan model yang telah dilatih sebelumnya dari Tagger, terutama untuk mereka. Pengguna dapat menerima pesanan kapan saja, dan perusahaan dapat "plug and play" untuk mendapatkan data berkualitas tinggi, harga murah, dan dapat dilacak.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Turnamen trading USD1 sedang berlangsung dengan semarak, terutama di antara peringkat proyek-proyek lama yang sangat ketat, di mana terdapat beberapa proyek kuda hitam seperti $Siren dan $TAG yang berhasil keluar dari kerumunan.
Setelah melakukan riset proyek, saya menemukan bahwa proyek Tagger sebenarnya bukan hanya sekadar proyek yang mengikuti tren AI. Konsep #Decorp dari Tagger menyediakan sebuah paradigma solusi untuk penandaan data.
Titik sakit terbesar di industri penandaan data tradisional adalah sebagai berikut:
1. Padat karya, efisiensi rendah, bergantung pada banyak tenaga kerja untuk melakukan tugas-tugas berulang dan biaya perekrutan, pelatihan, dan manajemen yang tinggi.
2. Kemampuan profesional petugas penandaan yang bervariasi dan kurangnya standar yang seragam, yang menyebabkan kualitas yang tidak konsisten.
3. Kurangnya sistem distribusi tugas, pelacakan kemajuan, dan pengiriman yang efisien.
4. Masalah risiko privasi dan kepatuhan tidak dapat ditangani, terutama yang melibatkan data sensitif seperti gambar, wajah, dan percakapan.
5. Alat penandaan otomatis memiliki akurasi rendah dan kompatibilitas buruk, terutama dalam bidang pemahaman semantik, medis, pengenalan gambar kabur, dan bidang kompleksitas tinggi lainnya, efisiensi bantuan model rendah.
6. Kurangnya likuiditas dan mekanisme kepemilikan pada aset data membuat nilai data berlabel sulit untuk diwujudkan, kepemilikan data tidak jelas, dan mudah dikuasai oleh platform.
7. Kurangnya mekanisme kontribusi label yang dapat diverifikasi, terutama nilai dari pelabel sulit untuk diukur dan dicatat, sehingga sulit untuk membangun sistem insentif jangka panjang.
#Decorp Tagger pada dasarnya mengusulkan arsitektur perusahaan yang terdesentralisasi: alokasi tugas, inspeksi kualitas, dan penyelesaian ditulis ke dalam kontrak pintar, dan secara otomatis dioperasikan oleh aturan publik on-chain dan mekanisme peninjauan RLHF Peer-Driven RLHF, tanpa memerlukan manajemen hierarkis tradisional, yang akan memungkinkan skala DeCorp pada tingkat "juta karyawan" untuk selalu berjalan dengan sempurna tanpa meningkatkan biaya operasi dan manajemen. Data berlabel, baik dari akuisisi, pelabelan, hingga pengiriman akhir, dicatat melalui blockchain dari awal hingga akhir, membuat otorisasi dan konfirmasi data menjadi sangat jelas.
Alat anotasi AI Copilot sangat menurunkan ambang batas keterampilan, dan bahkan orang biasa yang tidak terlatih di dunia dapat membuat anotasi kumpulan data profesional tanpa pengetahuan domain profesional dengan bantuan model yang telah dilatih sebelumnya dari Tagger, terutama untuk mereka. Pengguna dapat menerima pesanan kapan saja, dan perusahaan dapat "plug and play" untuk mendapatkan data berkualitas tinggi, harga murah, dan dapat dilacak.