Judul Asli: Protokol AIT - Pendekatan Revolusioner untuk Pelabelan dan Pengolahan Big Data

Protokol AIT adalah perusahaan Web3/AI asli dengan lebih dari 100.000 dompet terhubung ke dapp-nya.

Mari kita mulai dengan ringkasan singkat tentang AIT.

Tujuan Protokol AIT adalah memungkinkan integrasi yang mulus dari kecerdasan buatan ke berbagai industri dengan menyediakan layanan anotasi data berkualitas tinggi dan pelatihan model AI yang memberdayakan bisnis dan peneliti untuk memanfaatkan potensi penuh dari AI.

Protokol AIT akan melakukannya dengan menyediakan alat dan pengetahuan yang diperlukan untuk membuat AI dapat diakses oleh semua orang.

Pengantar

Protokol AIT memanfaatkan kekuatan teknologi blockchain untuk menciptakan pasar tenaga kerja terdesentralisasi yang melampaui batas-batas internasional. Pasar terdesentralisasi AIT menawarkan pengguna untuk berpartisipasi dalam tugas 'Train-to-Earn', konsep yang secara bersamaan memungkinkan mereka untuk mendapatkan imbalan sambil aktif berkontribusi pada kemajuan model AI dan pengembangan solusi terkini.

Visi ini didorong oleh permintaan data terstruktur kelas atas yang terus meningkat dalam ranah pengembangan aplikasi kecerdasan buatan. Bagi jutaan labeler data, AIT berfungsi sebagai titik masuk perdana mereka ke ranah menarik teknologi web3, menandai langkah penting dalam merangkul era inovasi digital dan peluang yang transformatif ini.

Ini tidak akan mungkin tercapai tanpa beberapa anggota tim kunci:

• CEO | Shin Do: Co-Founder di Megala Ventures, Co-Founder di Heros & Empires, gamefi dengan 2 juta unduhan di iOS, Koneksi kuat dengan para pendiri web3 dan ekosistem.

• CTO | Tony Le: Co-founder dari PharmApp Tech Inc., Solusi dirancang dengan lebih dari 60 strategi berbasis data, Insinyur Pembelajaran Mesin Profesional Google Cloud, Insinyur Data Profesional Google Cloud, Bersertifikat SnowPro, alumni MIT dalam program Ilmu Data & Pembelajaran Mesin

Oke, anon. Aku tahu kamu berpikir hal seperti ini bisa menjadi canggih.

Jadi mari kita jelaskan AIT dengan cara ELI5.

AI tidak dapat berfungsi tanpa data. Anda mungkin telah melihat bahwa perusahaan-perusahaan di dunia web2 seperti Microsoft, IBM, Amazon, dll. sangat tertarik padanya.

Alasannya? Nah, ketika mengembangkan dan meluncurkan produk-produk mereka, start-up kecil AI menghadapi hambatan yang tangguh. Perjuangan untuk mengelola kumpulan data besar nyata. Ini mahal, memakan waktu, dan memerlukan personil yang sangat terampil, termasuk ilmuwan data yang sangat dibayar.

Di sinilah Protokol AIT masuk.

Protokol AIT adalah pendekatan revolusioner dalam memproses dan menganalisis big data, bertujuan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh start-up kecil di bidang kecerdasan buatan. Protokol ini menggabungkan kekuatan pembelajaran mesin dengan keahlian manusia nyata untuk menciptakan solusi yang lebih efisien dan hemat biaya.

Dengan memanfaatkan sumber daya yang melimpah dari komunitas blockchain dan model inovatif 'Train-To-Earn', Protokol AIT menjangkau sejumlah besar pengguna yang bersedia menyumbangkan keahlian mereka ke proyek tersebut. Hal ini memungkinkan protokol untuk menjaga biaya tetap rendah sambil tetap menghasilkan hasil berkualitas tinggi.

Protokol AIT menghilangkan kebutuhan akan perantara mahal dengan menghubungkan inisiatif teknologi AI langsung dengan pengguna yang mengklasifikasikan dan menganalisis jumlah data besar. Hal ini menghemat waktu dan uang sambil memastikan hanya individu yang berkualifikasi yang memproses data.

Protokol AIT juga dimaksudkan untuk menjadi mandiri. Ketika algoritma pembelajaran mesin menjadi lebih cerdas, mereka dapat mengambil lebih banyak pekerjaan, akhirnya akan meminimalkan beban kerja manusia.

Akibatnya, Protokol AIT bukan hanya solusi yang hemat biaya, tetapi juga sangat dapat diskalakan.

6 area fokus Protokol AIT

1. Keunggulan dalam Layanan Anotasi Data: Protokol AIT bangga memberikan layanan anotasi data yang tepat dan komprehensif. Data pelatihan berkualitas tinggi adalah pondasi dari model AI yang berhasil. Tim ini berdedikasi untuk memberikan label, tagging, dan memberikan anotasi data dengan perhatian detail yang teliti, memastikan bahwa algoritma AI dilatih dengan informasi yang paling akurat dan dapat diandalkan yang tersedia.
2. Pelatihan Model AI yang Disesuaikan: Solusi satu ukuran tidak cocok dalam dunia AI. Protokol AIT berfokus pada menyesuaikan pelatihan model AI untuk memenuhi kebutuhan unik setiap klien. Baik itu pemrosesan bahasa alami, visi komputer, atau sistem rekomendasi, mereka menyesuaikan metodologi pelatihan mereka untuk memastikan kinerja optimal.
3. Anotasi Data Etis: Protokol AIT sangat berkomitmen pada praktik anotasi data yang etis. Mereka memprioritaskan privasi dan keamanan, memastikan bahwa semua anotasi data mematuhi standar etis tertinggi dan regulasi perlindungan data.
4. Inovasi dan Penelitian: Tim kami berdedikasi untuk tetap berada di garis depan riset AI dengan terus menjelajahi teknik, teknologi, dan metodologi baru untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi annotasi data dan pelatihan model AI.
5. Kolaborasi dan Berbagi Pengetahuan: Protokol AIT memahami sifat kolaboratif pengembangan AI. Mereka secara aktif terlibat dengan klien, mitra, dan komunitas AI yang lebih luas untuk berbagi pengetahuan dan wawasan.
6. Aksesibilitas dan Keterjangkauan: Mereka bertekad untuk membuat teknologi AI dapat diakses oleh berbagai bisnis dan peneliti. Protokol AIT menawarkan model harga pasar bebas dan solusi yang dapat diskalakan untuk memastikan bahwa organisasi dari berbagai ukuran dapat memanfaatkan keahlian kami.

Secara ringkas, visi Protokol AIT adalah memimpin revolusi AI, misinya adalah memberdayakan bisnis dan peneliti, dan fokusnya adalah menyediakan layanan annotasi data tingkat tinggi dan pelatihan model AI sambil menjunjung standar etika dan mempromosikan inovasi.

Ekosistem & Kemitraan

Protokol AIT telah bermitra dengan banyak proyek solid di ruang ini. Penyebutan terhormat adalah LayerZero, Rantai OKX, zkSync, Monad, Shardeum, Coin98, PaalAI, MetaBros, dan General TAO Ventures.

General TAO Ventures adalah kemitraan yang sangat eksis, jadi mari kita sedikit membahas tentang itu.

Kemitraan Protokol AIT dan General TAO Ventures dan: Sebuah Era Baru untuk Jaringan Bittensor

Kolaborasi ini telah mengarah pada pembuatan salah satu dari 32 subnet pertama dalam ekosistem Bittensor, dan subnet pertama yang dikembangkan oleh perusahaan web3 asli, sebagai bukti semangat inovatif dan pendekatan berpikir ke depan dari kedua perusahaan.

GTV bertekad untuk mendorong batas-batas pembelajaran mesin terdistribusi yang terinventif. Pendekatan mereka yang berpusat pada produk difokuskan pada platform-platform yang tidak hanya memaksimalkan partisipasi dalam jaringan Bittensor tetapi juga memberdayakan pengguna akhir untuk memberikan nilai yang bermakna.

Einstein-AIT (Subnet 3): Sebuah Konvergensi Kemampuan

Kemitraan antara GTV dan AIT telah melahirkan subnet yang siap untuk menentukan kembali kemampuan jaringan Bittensor. Subnet ini dirancang untuk mengoptimalkan akurasi respons dengan memungkinkan model bahasa menulis, menguji, dan menjalankan kode secara mandiri dalam lingkungan Python yang unik. Hasilnya adalah platform yang tidak hanya memberikan respons yang tepat dan praktis tetapi juga secara signifikan meningkatkan akurasi dan kualitas respons secara keseluruhan dalam jaringan.

Subnet AIT-GTV (SN3) adalah domain yang kuat dan handal yang didedikasikan untuk operasi matematika kompleks dan penalaran logis. Ini akan memberdayakan startup, perusahaan, dan bahkan subnet Bittensor lainnya dengan menawarkan komputasi matematika lanjutan melalui model milik kami sendiri, serta API yang ramah pengguna.

Visi kemitraan untuk menciptakan layanan tanpa izin dan terdesentralisasi selaras dengan nilai inti Bittensor, memupuk lingkungan di mana inovasi didorong oleh kekuatan kolektif dan keragaman pesertanya.

Dampak Dunia Nyata dan Pertumbuhan di Masa Depan

Aplikasi dunia nyata dari kemitraan ini sangat luas dan beragam. Dari penelitian ilmiah hingga pendidikan, pemrograman, dan bahkan hukum, kemampuan subnet ini dapat dimanfaatkan untuk mendorong kemajuan dan memecahkan masalah dunia nyata. Model 'Train-to-Earn' juga memastikan bahwa saat pengguna berkontribusi pada peningkatan AI, mereka akan mendapat imbalan, menciptakan siklus pertumbuhan dan perkembangan yang baik.

Melihat ke depan, peta jalan untuk kemitraan GTV dan AIT mencakup serangkaian fase strategis yang dirancang untuk memaksimalkan potensi subnet. Mulai dari menerapkan Model Insentif Tambahan (SIM) untuk penambang, validator, dan bahkan pengguna akhir (sebuah 'kejadian pertama' di jaringan Bittensor), hingga mendorong lingkungan yang kompetitif dan mengembangkan aplikasi yang didorong oleh komunitas, masa depan terlihat cerah untuk usaha kolaboratif ini.

Melalui kemitraan mereka, mereka telah meluncurkan 1 dari 32 subnets pertama di ekosistem Bittensor. Mereka sedang mengembangkan sub jaringan yang akan meningkatkan akurasi respons untuk LLMs dan memaksimalkan imbalan bagi para penambang di Bittensor.

Mereka bertujuan untuk membantu jaringan Bittensor mencapai Standar Emas untuk LLMs: Subnet Einstein-AIT akan bertindak sebagai supercharger untuk LLMs lainnya di TAO.

Dengan kata lain, AIT sedang memasuki perlombaan kuda subnet: $TAOpertumbuhan =$AITpertumbuhan

AIT mengeksplorasi jaringan dari berbagai jaringan yang akan menyediakan pekerjaan penjelasan Data untuk angkatan kerja global kami

AIT akan mendapatkan $TAOdari operasi subnet yang akan diinvestasikan kembali ke$AITpertumbuhan dan komunitas melalui:

Pembelian kembali token -$AIT

Pengembangan platform

-Pertumbuhan dari $AITbasis pemegang token

Insentif pengguna

Baiklah, anon.

Kami telah membahas banyak informasi latar belakang tentang Protokol AIT, tetapi mungkin Anda telah bertanya-tanya: masalah apa yang sebenarnya mereka selesaikan?

Mari kita mulai memeriksa masalah-masalah ini, dan kemudian di bagian berikutnya melihat bagaimana AIT menyelesaikan ini.

Masalah & Tantangan

Pengolahan data adalah kunci utama dari aplikasi AI berkualitas tinggi, dan akurasi proses anotasi data ini sangat penting. Namun, metode tradisional yang digunakan dalam anotasi data kini kesulitan memenuhi tuntutan lanskap AI yang terus berkembang.

Dua tantangan utama menghadapi paradigma konvensional ini: ketidakefisienan dan biaya tinggi.

Ketidakcukupan

Pendekatan konvensional dalam annotasi data mencerminkan pembangunan piramida, sangat bergantung pada tenaga kerja manual. Metode yang membutuhkan banyak tenaga ini, yang dulunya standar, kini terbukti tidak memadai di tengah evolusi cepat teknologi AI. Ketidakmampuan yang melekat pada proses usang ini bertindak sebagai bottleneck, menciptakan efek domino yang tidak hanya menghabiskan waktu berharga tetapi juga menghambat pengembangan lancar aplikasi AI.

Menambah tantangan ini adalah kurangnya labeler yang berpengetahuan web3, yang lebih memperburuk keterbatasan metode anotasi tradisional. Saat lanskap kecerdasan buatan terus maju, absennya keahlian dalam kompleksitas unik web3 memperparah keterlambatan dan kendala yang dihadapi oleh proyek-proyek.

Biaya tinggi

Beberapa faktor menyebabkan biaya tinggi yang terkait dengan metode anotasi data tradisional. Pertama, mendapatkan anotator yang terampil merupakan tantangan dan mahal.

Ketersediaan kolam tenaga kerja dengan keahlian yang diperlukan dapat terbatas, menyebabkan pasar tenaga kerja yang kompetitif dan meningkatnya upah. Onboarding pekerja baru juga menghabiskan sumber daya dan meningkatkan biaya. Selain itu, syarat pembayaran konvensional juga menambah pengeluaran. Biaya tinggi ini dapat dikategorikan sebagai berikut:

1. Biaya Tambahan untuk Label yang Salah: Kesalahan yang terjadi selama proses anotasi dapat menyebabkan revisi yang mahal, karena akurasi data sangat penting untuk aplikasi kecerdasan buatan. Memperbaiki kesalahan menambah biaya dan memperpanjang jangka waktu proyek.
2. Pengumpulan Data Manual yang Mahal: Pengumpulan data seringkali memerlukan upah tenaga kerja manusia, yang dapat menjadi usaha yang mahal dan memakan waktu, terutama untuk kumpulan data berskala besar.
3. Pemberian Label yang Mengandalkan Tenaga Kerja Manusia: Hanya mengandalkan pemberian label oleh manusia menghasilkan proses yang membutuhkan tenaga kerja intensif yang rentan terhadap bottleneck dan ketidak efisienan, sehingga sulit untuk mengikuti perkembangan kecerdasan buatan.

Solusi Protokol AIT terhadap masalah

Solusi AIT mewakili perubahan paradigma dalam anotasi data, mengatasi ketidakmampuan dan biaya tinggi yang telah mengganggu metode tradisional.

Dengan memanfaatkan kekuatan HITL (lebih lanjut dibahas dalam bagian berikutnya), sebuah tenaga kerja global web3, proses perekrutan yang disederhanakan, dan sebuah pasar tanpa izin, AIT membuka jalan bagi masa depan pengolahan data cerdas yang tidak hanya lebih hemat biaya tetapi juga lebih efisien dan dapat diakses oleh audiens global.

Human-In-The-Loop (HITL)

Pendekatan Human-In-The-Loop (HITL) mereka merupakan perpaduan harmonis antara keahlian manusia dan kemampuan pembelajaran mesin canggih.

Dengan menyatukan intuisi manusia dengan efisiensi kecerdasan buatan, mereka tidak hanya mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manusia tetapi juga secara signifikan meningkatkan efisiensi keseluruhan proses pelabelan. Kolaborasi strategis ini memberdayakan perusahaan untuk dengan lancar memenuhi tuntutan yang semakin meningkat dari pengembangan kecerdasan buatan.

Tenaga Kerja Global Web3

Kami sedang membongkar hambatan geografis dan aksesibilitas, membawa masuk era di mana siapa pun dengan koneksi internet dapat dengan lancar berkontribusi pada tugas adnotasi data. Pendekatan transformatif ini tidak hanya melampaui batasan tradisional tetapi juga memberikan akses perusahaan ke tenaga kerja global yang terjangkau dan 24/7.

Dengan memanfaatkan kekuatan gabungan internet dan teknologi blockchain, mereka membentuk sebuah tenaga kerja terdesentralisasi dan tanpa batas yang mampu memproses data secara efisien dan cost-effectively.

Pendaftaran yang Disederhanakan & Pembayaran lintas Batas

Komitmen mereka terhadap keterlibatan yang ramah pengguna dimulai dengan implementasi proses Know Your Customer (KYC) yang kuat, memastikan platform yang aman dan dapat dipercaya. Mereka telah melangkah lebih jauh dengan menyederhanakan prosedur onboarding, menjadikannya sangat mudah bagi pekerja untuk bergabung dengan platform mereka tanpa hambatan.

Marketplace Tanpa Izin

Platform AIT memberdayakan perusahaan, proyek, dan individu untuk membuat tugas anotasi data mereka sendiri, membuka jalan bagi pasar yang dinamis di mana pengguna diberi imbalan atas kontribusinya dalam pelabelan dataset.

Lingkungan tanpa izin ini memicu persaingan sehat dan mendorong inovasi, mendorong penciptaan solusi yang hemat biaya.

Bagaimana cara kerja anotasi data web3?

Kami akan melihat gambar di bawah ini untuk memahami ini. Inilah penjelasannya:

Perjalanan dimulai dengan tim ilmuwan data ahli, siap untuk pra-label dataset asli yang diberikan oleh klien kami (ditinggalkan di gambar).

Label awal ini berfungsi sebagai dasar, menjalani proses penyempurnaan yang transformatif didorong oleh komunitas pengguna kami yang bersemangat dan diperkuat oleh algoritma pembelajaran mesin mutakhir.

Dataset akhir mengalami tahap validasi yang cermat yang dipimpin oleh para ilmuwan data, memastikan tingkat akurasi dan kualitas tertinggi. Proses validasi ini berfungsi sebagai tanda pengiriman data yang dapat diandalkan.

Kumpulan data yang disunting ini bukan hanya merupakan titik akhir; ini adalah awal pemberdayaan pelanggan. Seperti yang bisa Anda lihat, proses ini adalah proses yang kontinu, dan iterasi demi iterasi dilakukan untuk membuat produk sebaik mungkin.

Dataset sebagai Layanan (DaaS)

Dalam lanskap teknologi terdesentralisasi yang selalu berkembang, Protokol AIT berdiri di garis depan, memperkenalkan kekuatan revolusioner—Pasar Protokol AIT (ilustrasi di bawah).

Merentang spektrum dari analitika blockchain hingga data aplikasi terdesentralisasi, dataset ini yang diunggah oleh para ilmuwan menjalani fase pemrosesan yang teliti, didorong oleh kekuatan kolektif komunitas AIT.

Upaya kolaboratif ini membuka potensi sejati dari setiap kumpulan data, mengungkap wawasan dan aplikasi berharga.

Dataset ini disajikan kepada pelanggan di Pasar Data Protokol AIT, sebuah pusat dinamis yang menarik penggemar data, peneliti, dan bisnis.

Marketplace ini melampaui paradigma pertukaran data tradisional, menghubungkan penyedia data dengan mereka yang membutuhkan, dan menumbuhkan ekosistem yang berkembang di mana nilai sejati dari data sepenuhnya diwujudkan.

Solusi AI Kustom

Protokol AIT memandang penciptaan kecerdasan buatan khusus untuk kebutuhan perusahaan sebagai investasi strategis yang dapat mengubah bisnis dengan memanfaatkan potensi penuh kecerdasan buatan.

Berkat pemanfaatan teknologi web3 dan tenaga kerja kripto yang melimpah, biaya yang terkait dengan menciptakan solusi AI khusus telah mencapai tingkat keterjangkauan dan aksesibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Distribusi token dan tokenomics

$AIT adalah token asli dan token governance dari ekosistem Protokol AIT, dengan pasokan tetap sebanyak 1 miliar token. Ini memberikan akses ke fitur protokol AIT.

$AIT berfungsi sebagai mata uang platform untuk membayar biaya langganan Marketplace, pemrosesan data, sewa AI, dan Launchpad.

Berikut jadwal vesting:

Rencana jalan

Q1 - 2024

• Kampanye Pemasaran
• AIT Moderation Bot - Produk Live di Telegram (MaaS)
• AIT Data Tracking Bot - Demo Produk
• Platform Validasi Data Langsung
• Perekrutan Klien Web3

Q2 - 2024

• Dataset sebagai Layanan (DaaS)
• Pasar Data AI
• AIT Data Tracking Bot - Produk Langsung di Telegram
• Lebih Banyak Integrasi Blockchain

Q3 - 2024

• Solusi AI Web3 Menyediakan (Spesifik Perusahaan)

Anda dapat membaca lebih banyak detail di sini: @nnehan796/perjalanan-protokol-ait-terungkap-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

Kesimpulan

Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan kumpulan data besar dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) telah diakui secara luas. Bahkan, sudah dikemukakan bahwa AI tidak akan bisa berfungsi tanpa data.

Ukuran pasar untuk Analitik Big Data diperkirakan akan mencapai $271.83 miliar pada tahun 2022, yang merupakan angka yang signifikan. Namun, ini adalah medan bermain bagi raksasa teknologi besar seperti Microsoft, IBM, Amazon, dan lainnya. Saat mengembangkan dan meluncurkan produk mereka, start-up kecerdasan buatan kecil menghadapi hambatan yang tangguh.

Perjuangan untuk mengelola kumpulan data besar adalah nyata. Hal itu mahal, memakan waktu, dan membutuhkan personil yang sangat terampil, termasuk para ilmuwan data yang digaji tinggi.

Di sinilah Protokol AIT masuk.

Protokol AIT adalah pendekatan revolusioner dalam pemrosesan dan analisis big data, bertujuan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi start-up kecil AI. Protokol menggabungkan kekuatan pembelajaran mesin dengan keahlian manusia nyata untuk menciptakan solusi yang lebih efisien dan hemat biaya.

Sebagai kesimpulan, Protokol AIT menyediakan platform analitik big data generasi berikutnya yang memungkinkan startup kecil mengatasi rintangan yang sulit mereka hadapi selama pengembangan produk dan peluncuran. Pendekatannya yang inovatif menggabungkan kekuatan pembelajaran mesin dengan keahlian manusia sebenarnya, dan berpotensi untuk merevolusi pemrosesan dan analisis data besar.

Dan, PS! Sebagai hal terakhir di sini, mari kita habiskan satu detik untuk mempelajari grafik harga di sini.

Harganya naik lebih dari 800% dalam 3 bulan terakhir.

Sebagai seorang pedagang tren, saya suka token-token yang menunjukkan kekuatan, dan jika Anda bullish pada AI sebagai narasi (saya pasti), maka token ini yang berada di posisi 60 juta mcap mungkin cukup undervalued jika Anda berpikir dalam perspektif jangka panjang.

NFA tentu saja.

Disclaimer：

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ROUTE 2 FI], Semua hak cipta milik penulis asli [ROUTE 2 FI]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, silakan hubungi Gate Belajartim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Penolakan Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang terdapat dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan nasihat investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Jika tidak disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.