USD1 ticaret rekabeti, özellikle birçoğu $Siren ve $TAG gibi olan eski projelerin sıralamasında tüm hızıyla devam ediyor.
Proje araştırması yaptıktan sonra, aslında Tagger projesinin sadece basit bir şekilde AI trendini takip eden bir proje olmadığını fark ettim. Tagger'ın #Decorp konsepti, veri etiketleme alanında bir çözüm paradigması sunuyor.
Geleneksel veri etiketleme endüstrisindeki en büyük acı noktaları şunlardır:
1. İş gücü yoğun, verimsiz, tekrarlayan görevler için büyük ölçüde insan gücüne bağımlıdır ve işe alım, eğitim, yönetim maliyetleri yüksektir. 2. Etiketleme personelinin uzmanlık seviyeleri farklıdır ve standart eksikliği nedeniyle kalite değişkenlik göstermektedir. 3. Etkili bir görev dağıtım, ilerleme izleme ve teslimat sistemi eksik. 4. Gizlilik ve uyum riski sorunları çözülemez, özellikle görüntü, yüz, diyalog gibi hassas veriler söz konusu olduğunda. 5. Otomatik açıklama araçlarının doğruluğu düşüktür ve özellikle anlamsal anlama, tıbbi ve görüntü bulanık tanıma gibi yüksek karmaşıklık alanlarında uyarlanabilirlik zayıftır ve model yardımının verimliliği düşüktür. 6. Veri varlıklarının likidite ve hak sahipliği mekanizmalarının eksikliği, etiketlenmiş verilerin değerinin gerçekleştirilmesini zorlaştırmakta, veri mülkiyeti belirsizleşmekte ve platformlar tarafından tekelleşmeye açık hale gelmektedir. 7. Doğrulanabilir bir etiketleme katkı mekanizmasının eksikliği, özellikle etiketleyicilerin değerinin nicel olarak kaydedilmesinin zor olması, uzun vadeli teşvik sistemlerinin kurulmasını zorlaştırmaktadır.
Tagger'ın #Decorp esasen merkezi olmayan bir kurumsal mimari önermektedir: görev tahsisi, kalite denetimi ve yerleşimi akıllı sözleşmelere yazılır ve geleneksel hiyerarşik yönetime ihtiyaç duymadan zincir üstü kamu kuralları ve Akran Güdümlü RLHF inceleme mekanizmaları tarafından otomatik olarak çalıştırılır, bu da DeCorp'un "milyon çalışan" düzeyinde ölçeklenmesinin işletme ve yönetim maliyetlerini artırmadan her zaman kusursuz çalışmasına olanak tanır. Edinimden etiketlemeye ve nihai teslimata kadar etiketlenmiş veriler, baştan sona blok zinciri aracılığıyla kaydedilir ve verilerin yetkilendirilmesi ve onaylanması çok net hale gelir.
Ek açıklama AI Copilot aracı, beceri eşiğini büyük ölçüde düşürür ve dünyadaki herhangi bir eğitimsiz sıradan kişi bile, Tagger'ın önceden eğitilmiş modellerinin yardımıyla, özellikle onlar için profesyonel alan bilgisi olmadan profesyonel veri kümelerine açıklama ekleyebilir. Kullanıcılar istedikleri zaman sipariş alabilir ve işletmeler yüksek kaliteli, düşük fiyatlı ve izlenebilir veriler elde etmek için "tak ve çalıştır" yapabilir.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
USD1 ticaret rekabeti, özellikle birçoğu $Siren ve $TAG gibi olan eski projelerin sıralamasında tüm hızıyla devam ediyor.
Proje araştırması yaptıktan sonra, aslında Tagger projesinin sadece basit bir şekilde AI trendini takip eden bir proje olmadığını fark ettim. Tagger'ın #Decorp konsepti, veri etiketleme alanında bir çözüm paradigması sunuyor.
Geleneksel veri etiketleme endüstrisindeki en büyük acı noktaları şunlardır:
1. İş gücü yoğun, verimsiz, tekrarlayan görevler için büyük ölçüde insan gücüne bağımlıdır ve işe alım, eğitim, yönetim maliyetleri yüksektir.
2. Etiketleme personelinin uzmanlık seviyeleri farklıdır ve standart eksikliği nedeniyle kalite değişkenlik göstermektedir.
3. Etkili bir görev dağıtım, ilerleme izleme ve teslimat sistemi eksik.
4. Gizlilik ve uyum riski sorunları çözülemez, özellikle görüntü, yüz, diyalog gibi hassas veriler söz konusu olduğunda.
5. Otomatik açıklama araçlarının doğruluğu düşüktür ve özellikle anlamsal anlama, tıbbi ve görüntü bulanık tanıma gibi yüksek karmaşıklık alanlarında uyarlanabilirlik zayıftır ve model yardımının verimliliği düşüktür.
6. Veri varlıklarının likidite ve hak sahipliği mekanizmalarının eksikliği, etiketlenmiş verilerin değerinin gerçekleştirilmesini zorlaştırmakta, veri mülkiyeti belirsizleşmekte ve platformlar tarafından tekelleşmeye açık hale gelmektedir.
7. Doğrulanabilir bir etiketleme katkı mekanizmasının eksikliği, özellikle etiketleyicilerin değerinin nicel olarak kaydedilmesinin zor olması, uzun vadeli teşvik sistemlerinin kurulmasını zorlaştırmaktadır.
Tagger'ın #Decorp esasen merkezi olmayan bir kurumsal mimari önermektedir: görev tahsisi, kalite denetimi ve yerleşimi akıllı sözleşmelere yazılır ve geleneksel hiyerarşik yönetime ihtiyaç duymadan zincir üstü kamu kuralları ve Akran Güdümlü RLHF inceleme mekanizmaları tarafından otomatik olarak çalıştırılır, bu da DeCorp'un "milyon çalışan" düzeyinde ölçeklenmesinin işletme ve yönetim maliyetlerini artırmadan her zaman kusursuz çalışmasına olanak tanır. Edinimden etiketlemeye ve nihai teslimata kadar etiketlenmiş veriler, baştan sona blok zinciri aracılığıyla kaydedilir ve verilerin yetkilendirilmesi ve onaylanması çok net hale gelir.
Ek açıklama AI Copilot aracı, beceri eşiğini büyük ölçüde düşürür ve dünyadaki herhangi bir eğitimsiz sıradan kişi bile, Tagger'ın önceden eğitilmiş modellerinin yardımıyla, özellikle onlar için profesyonel alan bilgisi olmadan profesyonel veri kümelerine açıklama ekleyebilir. Kullanıcılar istedikleri zaman sipariş alabilir ve işletmeler yüksek kaliteli, düşük fiyatlı ve izlenebilir veriler elde etmek için "tak ve çalıştır" yapabilir.