➥ Overvinne dataknapphet - AI-dataopprinnelse AI kan ikke nå sitt fulle potensial uten pålitelige treningsdata. Dessverre mislykkes 80 % av AI-prosjektene på grunn av dårlige eller uverifiserbare data, noe som understreker viktigheten av dataopprinnelse for å utvikle pålitelige AI-systemer. I dag utforsker vi prosjekter som tar for seg det mangefasetterte problemet med AI-dataopprinnelse. Hvert prosjekt takler et kritisk aspekt, inkludert brukereide data, transparente poster på kjeden, inntektsgenerering for immaterielle rettigheter og datalikviditet. La oss dykke inn! 🧵 … — @vana / $VANA Vana er et desentralisert nettverk fokusert på brukereide data, med sikte på å transformere dataeierskap, deling og inntektsgenerering. Den integrerer personlig serversuverenitet, blokkjedekoordinering, moderne kryptografi og tokeniserte økonomiske insentiver, og gir brukerne programmerbar kontroll over databruken og tillatelsene deres via DataDAO-er og Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger er en AI-fokusert blokkjede som gjør data, modeller og agenter til likvide, omsettelige eiendeler. Den er EVM-kompatibel, slik at du kan koble til eksisterende lommebøker og kontrakter uten friksjon. Har datanett for samarbeidende oppretting av datasett og Proof of Attribusjon, som sikrer at alle AI-bidrag er sporbare og rettferdig belønnet. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol takler AIs dataproblem ved å muliggjøre sikker datainntektsgenerering uten at det går på bekostning av personvernet. Gjennom data-NFT-er og datatokens opprettholder dataeiere kontrollen samtidig som de gir AI-opplæringstilgang via token-gated tillatelser. Deres Compute-to-Data-tilnærming lar AI-modeller trene på datasett uten å eksponere rådata, noe som sikrer dataopprinnelse samtidig som de skaper bærekraftige inntektsstrømmer for databidragsytere. … — @getoro_xyz / $ORO ORO adresserer AIs private datamangel ved å skape en rettferdig markedsplass der brukere bidrar med personopplysninger for AI-opplæring samtidig som personvernet opprettholdes. Deres krypteringsteknologi sikrer dataintegritet og herkomst gjennom hele opplæringsprosessen. Brukere tjener ORO-poeng for databidrag gjennom oppdrag og sosial kobling, og løser det kritiske problemet med å stimulere til verifiserbare treningsdata av høy kvalitet som AI sårt trenger. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network er en Layer-1 blokkjede som moderniserer IP-infrastruktur for AI-agenter. Det gjør det mulig for skapere å eie, dele og tjene penger på IP-en sin, samtidig som AI-agenter kan trene på verifiserte, brukereide data på tvers av et globalt IP-register via Proof-of-Provenance Camp løser det kritiske gapet mellom AIs raske vekst og skaperbeskyttelsessystemer, og sikrer verifiserbar dataopprinnelse og rettferdig verdifangst for alle deltakere i den AI-drevne kreative økonomien. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol takler AIs IP-flaskehals på 80 billioner dollar ved å gjøre immateriell eiendom programmerbar og omsettelig. Den gir rettighetsklarerte, spesialiserte datasett for AI-opplæring gjennom automatisert lisensiering, attribusjon og royaltyfordeling på tvers av avledede grafer. Story gjør det mulig for dataleverandører å lisensiere datasett som ikke kan gjennomsøkes uten tillatelse, samtidig som de sikrer at IP-eiere får rettferdig kompensasjon. Dette løser AIs kritiske behov for juridisk kompatible treningsdata av høy kvalitet i stor skala med deres nylig lanserte @psdnai med @a16zcrypto … — @irys_xyz / $IRYS Irys er en komplett datakjede som gjør treningsdata umiddelbart verifiserbare og programmerbare. Irys Tilbyr integrert utførelse med kryptografisk bevis på dataherkomst ved diskhastighet. Gjør det mulig for AI-utviklere å få tilgang til sporbare, rettighetsklarerte datasett samtidig som de sikrer rettferdig kompensasjon til dataskapere, og løser grunnleggende verifiseringsproblemer som plager AI-opplæring. … - @LazAINetwork LazAI løser AIs datafeiljusteringskrise gjennom Data Anchoring Tokens (DAT) som gjør treningsdata verifiserbare og sporbare. Deres verifiserte databehandlingsrammeverk sikrer manipulasjonssikker dataopprinnelse ved hjelp av ZKP-er og konsensusprotokoller. Muliggjør rettferdig kompensasjon for databidragsytere samtidig som den opprettholder transparent validering av datakilder, noe som direkte adresserer pålitelighetsproblemene som plager datasett for AI-opplæring. LazAI inkuberes av @ProjectZKM, @MetisL2 … - @Lilypad_Tech Lilypad Network er en desentralisert databehandlingsplattform designet for å drive AI- og maskinlæringsarbeidsbelastninger gjennom et distribuert nettverk av GPUer og andre ressurser. Det gjør det mulig for brukere å kjøre containerbaserte jobber, for eksempel AI-modellslutning, i et serverløst miljø, samtidig som databehandlingsleverandører kan tjene penger på maskinvaren og AI-utviklere for å eie, distribuere og tjene på modellene sine … — @grass / $GRASS Grass Network er en desentralisert plattform der brukere tjener passiv inntekt ved å dele ubrukt internettbåndbredde via brukerenhet eller Grasshopper. Bygget på Solana, gir den offentlige nettdata for AI-opplæring, nettskraping og oppgaver som priskontroll eller annonseovervåking av verifiserte enheter. Denne tilnærmingen støtter AI-utvikling med store datasett på en etisk måte, og unngår sentralisert kontroll og personvernproblemer knyttet til teknologigiganter.