Торговий турнір на USD1 проходить в повному розпалі, особливо в старих проектах боротьба за рейтинги є особливо запеклою, серед яких є й такі темні коні, як $Siren та $TAG, які пробиваються через безліч проектів.
Після проведення дослідження проекту я виявив, що насправді проект Tagger це не просто простий проект, що використовує популярність ШІ. Концепція #Decorp від Tagger забезпечує парадигму для надання рішень для маркування даних.
У традиційній індустрії позначення даних найбільші проблеми такі:
1. Трудомісткий, неефективний, залежить від великої кількості людей для виконання повторюваних завдань, а також має високі витрати на найм, навчання та управління. 2. Різний професійний рівень маркувальників та відсутність єдиного стандарту призводять до нерівномірної якості. 3. Брак ефективної системи розподілу завдань, відстеження прогресу та доставки. 4. Проблеми з конфіденційністю та відповідністю не можуть бути вирішені, особливо коли йдеться про чутливі дані, такі як зображення, обличчя, діалоги тощо. 5. Інструменти автоматизованого маркування мають низьку точність і погану адаптивність, особливо в таких складних областях, як семантичне розуміння, медицина, розпізнавання розмитих зображень тощо, ефективність моделі є низькою. 6. Відсутність ліквідності та механізму підтвердження прав на дані активи ускладнює реалізацію вартості маркованих даних, а також призводить до неясності в належності даних і можливості їх монополізації платформами. 7. Брак перевіряємого механізму внесків маркування, особливо важко кількісно зафіксувати цінність маркувальників, що ускладнює створення системи довгострокових стимулів.
#Decorp Tagger по суті пропонує децентралізовану корпоративну архітектуру: розподіл завдань, перевірка якості та розрахунки записані в смарт-контракти та автоматично керуються публічними правилами в ланцюжку та механізмами перевірки RLHF, керованими пірингом, без необхідності традиційного ієрархічного управління, що дозволить масштабуванню DeCorp на рівні «мільйона співробітників» завжди працювати бездоганно, не збільшуючи витрати на експлуатацію та управління. Марковані дані, будь то від придбання до маркування та кінцевої доставки, записуються через блокчейн від початку до кінця, що робить авторизацію та підтвердження даних дуже чіткими.
Інструмент анотації AI Copilot значно знижує поріг навичок, і навіть будь-яка ненавчена звичайна людина у світі може анотувати професійні набори даних без професійних знань предметної області за допомогою попередньо навчених моделей Tagger, спеціально для них. Користувачі можуть приймати замовлення в будь-який час, а підприємства можуть «підключитися та працювати», щоб отримати високоякісні, недорогі та відстежувані дані.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Торговий турнір на USD1 проходить в повному розпалі, особливо в старих проектах боротьба за рейтинги є особливо запеклою, серед яких є й такі темні коні, як $Siren та $TAG, які пробиваються через безліч проектів.
Після проведення дослідження проекту я виявив, що насправді проект Tagger це не просто простий проект, що використовує популярність ШІ. Концепція #Decorp від Tagger забезпечує парадигму для надання рішень для маркування даних.
У традиційній індустрії позначення даних найбільші проблеми такі:
1. Трудомісткий, неефективний, залежить від великої кількості людей для виконання повторюваних завдань, а також має високі витрати на найм, навчання та управління.
2. Різний професійний рівень маркувальників та відсутність єдиного стандарту призводять до нерівномірної якості.
3. Брак ефективної системи розподілу завдань, відстеження прогресу та доставки.
4. Проблеми з конфіденційністю та відповідністю не можуть бути вирішені, особливо коли йдеться про чутливі дані, такі як зображення, обличчя, діалоги тощо.
5. Інструменти автоматизованого маркування мають низьку точність і погану адаптивність, особливо в таких складних областях, як семантичне розуміння, медицина, розпізнавання розмитих зображень тощо, ефективність моделі є низькою.
6. Відсутність ліквідності та механізму підтвердження прав на дані активи ускладнює реалізацію вартості маркованих даних, а також призводить до неясності в належності даних і можливості їх монополізації платформами.
7. Брак перевіряємого механізму внесків маркування, особливо важко кількісно зафіксувати цінність маркувальників, що ускладнює створення системи довгострокових стимулів.
#Decorp Tagger по суті пропонує децентралізовану корпоративну архітектуру: розподіл завдань, перевірка якості та розрахунки записані в смарт-контракти та автоматично керуються публічними правилами в ланцюжку та механізмами перевірки RLHF, керованими пірингом, без необхідності традиційного ієрархічного управління, що дозволить масштабуванню DeCorp на рівні «мільйона співробітників» завжди працювати бездоганно, не збільшуючи витрати на експлуатацію та управління. Марковані дані, будь то від придбання до маркування та кінцевої доставки, записуються через блокчейн від початку до кінця, що робить авторизацію та підтвердження даних дуже чіткими.
Інструмент анотації AI Copilot значно знижує поріг навичок, і навіть будь-яка ненавчена звичайна людина у світі може анотувати професійні набори даних без професійних знань предметної області за допомогою попередньо навчених моделей Tagger, спеціально для них. Користувачі можуть приймати замовлення в будь-який час, а підприємства можуть «підключитися та працювати», щоб отримати високоякісні, недорогі та відстежувані дані.