Курс VANA

#AI и #RWA — это самые перспективные направления в нашем текущем цикле, команда вложила много усилий в исследования, и в процессе я часто задавал команде один вопрос: "Что на самом деле является истинно дефицитным ресурсом #AI?" Кто-то говорит, что это вычислительная мощность, кто-то — алгоритмы. В ходе постоянных консультаций и обменов мнениями я все яснее осознавал, что настоящим дефицитом являются качественные человеческие данные. Недавно выпущенный продукт данных #Playground от #Vana произвел на меня впечатление, он вернул качественные человеческие данные к индивиду, открыв эпоху капитала данных! Ранее данные в основном делились на три категории: 1️⃣ Публичные данные: твиты, данные с Reddit, таких данных много, но они поверхностные и лишены контекста. 2️⃣ Приватные данные платформ: взаимодействие с Spotify, Telegram, ChatGPT — это действительно ценные глубокие данные, но они жестко контролируются крупными компаниями. 3️⃣ Аннотированные наборы данных: Kaggle или аннотации от краудсорсинга, качество ограничено, стоимость высока, и их сложно масштабировать. А #Playground создает четвертый тип данных: данные, принадлежащие сообществу. Это действительно впечатляет. Потому что это не "мимолетные" данные, собранные бесплатно, и не "черный ящик" платформ, а "глубокие человеческие данные", которые пользователи активно вносят и которые агрегируются DAO. Когда я посмотрел видео-презентацию #VanaPlayground, я впервые увидел возможность просматривать структуру набора данных, загружать синтетические образцы и даже взаимодействовать с DataDAO на одном интерфейсе, и это действительно напоминало мне "рынок данных". В отличие от прошлого, когда мы покупали данные, как консервированные продукты, холодные и без понимания состава; теперь мы можем напрямую общаться с производителями (сообществом), видеть место производства и свежесть. Почему #VanaPlayground так важен для #AI? В настоящее время для обучения моделей #AI важны не столько вычислительные мощности, сколько глубина и разнообразие данных. Позвольте мне привести пример: данные взаимодействия, которые мы используем в #ChatGPT, могут отражать истинные способы мышления человека; например, данные о прослушивании музыки в #Spotify могут описывать предпочтения и эмоции пользователей; данные группового чата в #Telegram могут отображать реальный контекст взаимодействия в сообществе. Эти вещи не могут предоставить веб-сканеры. Они являются "топливом" для персонализации #AI, взаимодействия #Agent и приложений следующего поколения. А в #Playground данные — это не просто беспорядочные JSON, а структурированные образцы с архитектурой, которые можно просматривать и тестировать. Это позволяет разработчикам быстрее проектировать модели и проводить тесты, а покупателям сначала "пробовать", а затем решать, покупать ли. В целом, я считаю, что у #VanaPlayground великое видение, это не просто "выставочный зал данных", а передний план децентрализованной экономики данных. Сегодня он делает наборы данных видимыми и исследуемыми, разрывая разрыв в высококачественных личных данных; завтра он станет входом в торговлю данными. Вы можете напрямую инициировать запрос данных на интерфейсе, позволяя данным сообщества участвовать в распределении ценности; в будущем это может стать глобальным соглашением о человеческих данных, где вклад пользователей → агрегирование сообщества → использование разработчиками → возврат доходов в сообщество. Эта модель очень похожа на исторический поворот "приватизации земли". Ранее данные принадлежали платформам, и пользователи могли только "работать". Теперь данные могут быть "закреплены", и они больше не являются побочным продуктом, а становятся капиталом. Это может оказать влияние на всю индустрию #AI, возможно, более глубокое, чем простое увеличение вычислительных мощностей, и это стоит внимания и ожидания!🧐