Торговый турнир на сумму USD1 проходит с огромным успехом, особенно в старых проектах, где борьба за排名 особенно ожесточена, среди которых есть такие темные лошадки, как $Siren и $TAG, которые пробиваются сквозь множество проектов.
После проведения исследования проекта я обнаружил, что на самом деле проект Tagger не просто простое стремление к горячей теме AI. Концепция #Decorp от Tagger предоставляет парадигму решения для задач аннотации данных.
В традиционной индустрии аннотации данных основные проблемы следующие:
1. Трудоемкий, низкая эффективность, зависит от большого количества людей для выполнения повторяющихся задач, а также высокие затраты на найм, обучение и управление. 2. Различие в профессиональных способностях аннотаторов и отсутствие единых стандартов приводят к неравномерному качеству. 3. Недостаток эффективной системы распределения задач, отслеживания прогресса и доставки. 4. Проблемы с конфиденциальностью и соблюдением норм не могут быть решены, особенно когда речь идет о таких чувствительных данных, как изображения, лица, разговоры и т.д. 5. Точность инструментов автоматического аннотирования низкая, а адаптивность слабая, особенно в областях высокой сложности, таких как семантическое понимание, медицина и распознавание нечетких изображений, а эффективность помощи в моделировании низкая. 6. Недостаток ликвидности и механизмов удостоверения прав на данные активы затрудняет реализацию стоимости аннотированных данных, что приводит к нечеткости прав на данные и их легкому захвату платформами. 7. Отсутствие проверяемого механизма вклада аннотаторов, особенно сложность в количественной записи ценности аннотаторов, затрудняет создание долгосрочной системы стимулов.
#Decorp Tagger, по сути, предлагает децентрализованную архитектуру предприятия: распределение задач, проверка качества и расчеты прописываются в смарт-контрактах и автоматически управляются публичными правилами в цепочке и механизмами проверки Peer-Driven RLHF, без необходимости традиционного иерархического управления, что позволит DeCorp масштабироваться на уровне «миллиона сотрудников» всегда безупречно работать без увеличения операционных и управленческих затрат. Помеченные данные, будь то от получения до маркировки и окончательной доставки, записываются через блокчейн от начала до конца, что делает авторизацию и подтверждение данных очень четкими.
Инструмент аннотации AI Copilot значительно снижает порог квалификации, и даже любой необученный обычный человек в мире может аннотировать профессиональные наборы данных без профессиональных знаний предметной области с помощью предварительно обученных моделей Tagger, специально для них. Пользователи могут принимать заказы в любое время, а предприятия могут «подключиться и работать», чтобы получить высококачественные, недорогие и отслеживаемые данные.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Торговый турнир на сумму USD1 проходит с огромным успехом, особенно в старых проектах, где борьба за排名 особенно ожесточена, среди которых есть такие темные лошадки, как $Siren и $TAG, которые пробиваются сквозь множество проектов.
После проведения исследования проекта я обнаружил, что на самом деле проект Tagger не просто простое стремление к горячей теме AI. Концепция #Decorp от Tagger предоставляет парадигму решения для задач аннотации данных.
В традиционной индустрии аннотации данных основные проблемы следующие:
1. Трудоемкий, низкая эффективность, зависит от большого количества людей для выполнения повторяющихся задач, а также высокие затраты на найм, обучение и управление.
2. Различие в профессиональных способностях аннотаторов и отсутствие единых стандартов приводят к неравномерному качеству.
3. Недостаток эффективной системы распределения задач, отслеживания прогресса и доставки.
4. Проблемы с конфиденциальностью и соблюдением норм не могут быть решены, особенно когда речь идет о таких чувствительных данных, как изображения, лица, разговоры и т.д.
5. Точность инструментов автоматического аннотирования низкая, а адаптивность слабая, особенно в областях высокой сложности, таких как семантическое понимание, медицина и распознавание нечетких изображений, а эффективность помощи в моделировании низкая.
6. Недостаток ликвидности и механизмов удостоверения прав на данные активы затрудняет реализацию стоимости аннотированных данных, что приводит к нечеткости прав на данные и их легкому захвату платформами.
7. Отсутствие проверяемого механизма вклада аннотаторов, особенно сложность в количественной записи ценности аннотаторов, затрудняет создание долгосрочной системы стимулов.
#Decorp Tagger, по сути, предлагает децентрализованную архитектуру предприятия: распределение задач, проверка качества и расчеты прописываются в смарт-контрактах и автоматически управляются публичными правилами в цепочке и механизмами проверки Peer-Driven RLHF, без необходимости традиционного иерархического управления, что позволит DeCorp масштабироваться на уровне «миллиона сотрудников» всегда безупречно работать без увеличения операционных и управленческих затрат. Помеченные данные, будь то от получения до маркировки и окончательной доставки, записываются через блокчейн от начала до конца, что делает авторизацию и подтверждение данных очень четкими.
Инструмент аннотации AI Copilot значительно снижает порог квалификации, и даже любой необученный обычный человек в мире может аннотировать профессиональные наборы данных без профессиональных знаний предметной области с помощью предварительно обученных моделей Tagger, специально для них. Пользователи могут принимать заказы в любое время, а предприятия могут «подключиться и работать», чтобы получить высококачественные, недорогие и отслеживаемые данные.