O torneio de negociação de USD1 está em pleno andamento, especialmente nas classificações dos projetos antigos, onde a competição é particularmente acirrada, com surpresas como $Siren e $TAG destacando-se entre muitos outros projetos.
Após realizar uma pesquisa sobre o projeto, descobri que o projeto Tagger não é apenas um projeto simples que se aproveita da onda da IA. O conceito #Decorp do Tagger fornece um paradigma de solução para a rotulagem de dados.
Os maiores pontos de dor na indústria tradicional de rotulagem de dados são os seguintes:
1. Mão de obra intensiva, baixa eficiência, dependente de grande quantidade de trabalho humano para tarefas repetitivas, e altos custos de recrutamento, formação e gestão. 2. A capacidade profissional dos marcadores varia e a falta de padrões unificados leva a uma qualidade inconsistente. 3. Falta um sistema eficiente de distribuição de tarefas, rastreamento de progresso e entrega. 4. Problemas de riscos de privacidade e conformidade não podem ser tratados, especialmente no que diz respeito a dados sensíveis como imagens, rostos e diálogos. 5. Ferramentas de rotulagem automatizadas têm baixa precisão e adaptabilidade, especialmente em áreas de alta complexidade como compreensão semântica, medicina e reconhecimento de imagens desfocadas, a eficiência assistida pelo modelo é baixa. 6. A falta de liquidez e de mecanismos de titularidade dos ativos de dados torna difícil a realização do valor dos dados rotulados, e a propriedade dos dados é ambígua, podendo ser monopolizada pela plataforma. 7. Falta de um mecanismo de contribuição de rotulagem verificável, especialmente a dificuldade em quantificar e registrar o valor dos rotuladores, tornando difícil construir um sistema de incentivos a longo prazo.
O #Decorp de Tagger propõe essencialmente uma arquitetura empresarial descentralizada: alocação de tarefas, inspeção de qualidade e liquidação são escritas em contratos inteligentes e são automaticamente operadas por regras públicas on-chain e mecanismos de revisão RLHF orientados por pares, sem a necessidade de gerenciamento hierárquico tradicional, o que permitirá que a escala DeCorp no nível de "milhões de funcionários" funcione sempre sem falhas sem aumentar os custos de operação e gerenciamento. Os dados rotulados, seja desde a aquisição, até a rotulagem, até a entrega final, são registrados através do blockchain do início ao fim, tornando a autorização e confirmação dos dados muito clara.
A ferramenta de anotação AI Copilot reduz muito o limiar de habilidade, e mesmo qualquer pessoa comum não treinada no mundo pode anotar conjuntos de dados profissionais sem conhecimento de domínio profissional com a ajuda dos modelos pré-treinados do Tagger, especialmente para eles. Os usuários podem receber pedidos a qualquer momento, e as empresas podem "plug and play" para obter dados de alta qualidade, baixo preço e rastreáveis.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
O torneio de negociação de USD1 está em pleno andamento, especialmente nas classificações dos projetos antigos, onde a competição é particularmente acirrada, com surpresas como $Siren e $TAG destacando-se entre muitos outros projetos.
Após realizar uma pesquisa sobre o projeto, descobri que o projeto Tagger não é apenas um projeto simples que se aproveita da onda da IA. O conceito #Decorp do Tagger fornece um paradigma de solução para a rotulagem de dados.
Os maiores pontos de dor na indústria tradicional de rotulagem de dados são os seguintes:
1. Mão de obra intensiva, baixa eficiência, dependente de grande quantidade de trabalho humano para tarefas repetitivas, e altos custos de recrutamento, formação e gestão.
2. A capacidade profissional dos marcadores varia e a falta de padrões unificados leva a uma qualidade inconsistente.
3. Falta um sistema eficiente de distribuição de tarefas, rastreamento de progresso e entrega.
4. Problemas de riscos de privacidade e conformidade não podem ser tratados, especialmente no que diz respeito a dados sensíveis como imagens, rostos e diálogos.
5. Ferramentas de rotulagem automatizadas têm baixa precisão e adaptabilidade, especialmente em áreas de alta complexidade como compreensão semântica, medicina e reconhecimento de imagens desfocadas, a eficiência assistida pelo modelo é baixa.
6. A falta de liquidez e de mecanismos de titularidade dos ativos de dados torna difícil a realização do valor dos dados rotulados, e a propriedade dos dados é ambígua, podendo ser monopolizada pela plataforma.
7. Falta de um mecanismo de contribuição de rotulagem verificável, especialmente a dificuldade em quantificar e registrar o valor dos rotuladores, tornando difícil construir um sistema de incentivos a longo prazo.
O #Decorp de Tagger propõe essencialmente uma arquitetura empresarial descentralizada: alocação de tarefas, inspeção de qualidade e liquidação são escritas em contratos inteligentes e são automaticamente operadas por regras públicas on-chain e mecanismos de revisão RLHF orientados por pares, sem a necessidade de gerenciamento hierárquico tradicional, o que permitirá que a escala DeCorp no nível de "milhões de funcionários" funcione sempre sem falhas sem aumentar os custos de operação e gerenciamento. Os dados rotulados, seja desde a aquisição, até a rotulagem, até a entrega final, são registrados através do blockchain do início ao fim, tornando a autorização e confirmação dos dados muito clara.
A ferramenta de anotação AI Copilot reduz muito o limiar de habilidade, e mesmo qualquer pessoa comum não treinada no mundo pode anotar conjuntos de dados profissionais sem conhecimento de domínio profissional com a ajuda dos modelos pré-treinados do Tagger, especialmente para eles. Os usuários podem receber pedidos a qualquer momento, e as empresas podem "plug and play" para obter dados de alta qualidade, baixo preço e rastreáveis.