Aufgeregt, unseren Start von @psdnai zu teilen, inkubiert von @StoryProtocol und nur möglich durch die programmierbare IP von @StoryProtocol!

Aufgeregt, unseren Start von @psdnai zu teilen, inkubiert von @StoryProtocol und nur möglich durch die programmierbare IP von @StoryProtocol!

Super dankbar für die fortwährende Unterstützung von @cdixon und @a16zcrypto!

Ich freue mich, auf @BloombergTV die bevorstehende Einführung von @psdnai (Poseidon AI) zu teilen, das von Story inkubiert wurde und auf der Story Blockchain aufbaut.

Die nächste Welle der KI wird nicht nur in deinem Browser leben. Und die Grenze ist nicht das Rechnen oder die Modelle. Bald verfügbar – bleib dran.

Aria im House of Lords 🇬🇧 Nächste Woche nehmen wir an einem Panel über KI und die Kreativwirtschaft in London teil, das von @WIRED Summer Lab und @aifaventures veranstaltet wird. Aria’s @PalomarRo wird zusammen mit Führungspersönlichkeiten aus Musik, Mode, Film und Kunst sprechen.

<Story, Neue Dynamik gewinnen> Eine neue Figur hat sich @StoryProtocol angeschlossen, das die Content-Industrie durch IP-Tokenisierung umgestaltet. Er ist Sandeep Chinchali, Professor an der UT Austin und Experte für KI, Robotik und verteilte Systeme. Sandeep Chinchali, ein ehemaliger NASA-Forscher, studierte generative KI und Cloud-Robotik an der Stanford-Universität und ist derzeit Professor an der UT Austin, wo er sich mit autonomem Fahren und verteilten maschinellen Lernmodellen beschäftigt. Während seiner Forschung installierte er Black Boxes direkt in Fahrzeugen, um reale Daten zu sammeln, und analysierte seltene Szenen, die als 'Long-Tail'-Ereignisse bekannt sind. Er erkannte tief die Bedeutung der Datenqualität und -knappheit, indem er diese Daten kennzeichnete und leichte KI-Modelle auf TPU-Hardware für Deep Learning trainierte. In diesem Prozess stellte er sich eine Frage. "Damit KI in der Realität richtig funktioniert, benötigt sie qualitativ hochwertige Daten, nicht nur Modelle. Und um diese Daten freiwillig zu sammeln, ist eine effektive Anreizstruktur notwendig." Die Antwort fand er bei Story. @StoryProtocol definiert Daten nicht nur als Ressource, sondern als IP und baut ein On-Chain-Belohnungssystem auf. Seltene Datensammlung → Kennzeichnung → Synthese → On-Chain-Registrierung → Lizenzverteilung Jeder Schritt wird transparent auf der Chain verfolgt. Professor Sandeep erklärt es wie folgt. "Ich registriere eine seltene Fahrszene, die von meiner Dashcam auf Story aufgenommen wurde, und ein Freund kennzeichnet sie. Basierend darauf erstellt die KI synthetische Daten, die an jedem Schritt verbundene IP generieren, und die Lizenzgebühren werden automatisch an alle Mitwirkenden verteilt." Als Chief AI Officer von Story wird Professor Sandeep Chinchali die gesamte KI-Strategie, die On-Chain-Lern-Dateninfrastruktur und das Design eines verteilten Datenbelohnungssystems leiten. Er definiert den Wert von Daten wie folgt. "Daten sind das neue IP."

Wir haben @SPChinchali nach der Rolle von IP im Zeitalter der KI gefragt. "Im Wesentlichen haben alle öffentlichen Datensätze eine nicht-kommerzielle Lizenz. "Manchmal könnten generative KI-Modelle, die Bilder erstellen, auf IP-unsicheren Daten trainiert worden sein und sie können nicht einmal synthetische Daten verwenden." "Worauf sich @StoryProtocol wirklich konzentriert, sind die nächsten Generationen von Fundamentmodellen." "Man kann diese Daten nicht einfach aus dem Internet scrapen."

Ein Team von KI-Agenten-Entwicklern

Ich habe meine Karriere damit verbracht, eine Frage zu verfolgen: Wie sammeln wir die richtigen Daten, um KI in der realen Welt zum Laufen zu bringen? Von den Stanford-Labors bis zu den Klassenräumen der UT Austin habe ich überall gesucht. Die Antwort ist kein weiteres KI-Labor, sondern eine Blockchain, die Daten als geistiges Eigentum behandelt. Deshalb werde ich Chief AI Officer bei @StoryProtocol. An der Stanford-Universität habe ich "Cloud-Robotik" studiert, wie Flotten von Robotern verteilte Rechenleistung nutzen können, um gemeinsam zu lernen. Ich habe sogar eine Dashcam in mein Auto montiert, um folgendes zu lösen: Wenn Roboter nur 5–10 % von dem, was sie sehen, hochladen können, wie wählen wir die wertvollsten Daten aus? Der Großteil davon war langweiliges Autobahnmaterial. Aber <1 % erfasste seltene Szenen: selbstfahrende Waymos, Baustellen, unberechenbare Menschen. Diese "Long-Tail"-Daten machten die Modelle intelligenter. Ich habe sie manuell beschriftet und sogar den Beschriftungsdienst von Google Cloud bezahlt, um mein Filmmaterial mit Nischenkonzepten wie "LIDAR-Einheit" und "autonomes Fahrzeug" zu annotieren, und habe Modelle trainiert, die auf einem USB-großen TPU liefen. Aber die Akademie geht nur bis zu einem bestimmten Punkt. An der UT Austin verschoben sich meine Fragen: → Wie können wir seltene Daten crowdsourcen, um ML zu verbessern? → Welche Anreizsysteme funktionieren tatsächlich? Das zog mich in die Krypto-Welt – Blockchains, Token-Ökonomien, sogar DePIN. Ich habe gebloggt, Papers über dezentrale ML geschrieben, aber ich fragte mich immer noch: Wer baut tatsächlich diese Infrastruktur? Durch puren Zufall traf ich das Story-Team. Ich wurde eingeladen, einen Vortrag in ihrem Büro in Palo Alto zu halten. Es war 18 Uhr, der Raum war immer noch voll. Ich redete über "Neuro-Symbolische KI" und endete mit einer Folie namens "Ein Hauch von Krypto". Dieser Vortrag verwandelte sich in eine beratende Rolle, die jetzt zu etwas viel Größerem geworden ist. Wir stehen an einem entscheidenden Punkt. Die Rechenleistung ist größtenteils gelöst. Modellarchitekturen werden über Nacht kopiert. Der wahre Schutz ist die Daten. Nicht gescraptes Reddit. Nicht endlose Sprache. Sondern rechte-cleared, Long-Tail, reale Daten, die verkörperte KI trainieren – Roboter, AVs, Systeme, die unsere chaotische Welt navigieren. Stell dir Folgendes vor: Ich erfasse eine seltene Fahrszene mit der Dashcam und registriere sie bei Story. Ein Freund beschriftet sie. Ein KI-Agent erstellt synthetische Varianten. Auf Storys graph-strukturierten Kette wird jede zu geistigem Eigentum verknüpft. Tantiemen fließen automatisch zurück. Jeder wird bezahlt, jeder Schritt ist on-chain nachvollziehbar. Deshalb bin ich jetzt Chief AI Officer bei Story und baue die Schienen für dezentrale, IP-cleared Trainingsdaten. Es ist an der Zeit, Daten zum neuen geistigen Eigentum zu machen. Story ist der Ort, um das zu tun. Viel mehr wird bald kommen. Lass uns loslegen.