Unterbewertete Tatsache über Daten von Frontier-AI: Skalieren Sie AI-Projekte mit 2 Milliarden US-Dollar Umsatz im Jahr 2025. Fügen Sie Surge, Mercor & andere hinzu, und die Gesamtausgaben für Daten erreichen etwa 3,5 Milliarden US-Dollar: hauptsächlich für Denkmodelle. Aber multimodale KI? Erwarten Sie, dass dies 10-mal größer wird. Angetrieben von Video, Audio und mehr.

Der Inhalt von unserem Kumpel @NiphermeDave ist immer der Hammer 🗣️ Schau dir das an

Manchmal hat man einfach "eine von DIESEN" Wochen.... Dankbar für die ORO-Community. Für alle, die eine harte Woche hinter sich haben, haltet den Kopf hoch! Es ist erst der Anfang. Genießt euren Sonntag.

Viele Menschen haben uns gefragt... was kann meine Datenkraft? Bei ORO helfen wir, multimodale KI-Modelle umfassend zu unterstützen. Denken, Stimme, Video und bald... andere Bereiche 👀 Warum multimodal? Weil es der Bereich ist, den zentralisierte Akteure nicht angreifen können und wollen. Die Welt von Video, Audio, Langzeitdaten von tragbaren Geräten... nur eine Plattform wie unsere kann das aggregieren. Und wir sind die Einzigen, die mit den führenden Laboren zusammenarbeiten. Der Vorteil des ersten Movers ist aktiv.

Ein weiterer Beitrag in unserer Textreihe... $META im Jahr 2024: Wenn Sie versuchen würden, alle hochwertigen Audiodaten der Welt zu aggregieren, würden Sie 3.000 Stunden erhalten. Wir brauchen MILLIONEN. Wer weiß tatsächlich, wie man diese Daten in großem Maßstab aggregiert? Um Millionen von Stunden herauszufiltern, um 10.000 tatsächlich nutzbare Stunden zu erhalten, um die nächste Generation von Modellen zu trainieren? ORO. Das ist es.

Wir werden es einfach aussprechen... Die meisten AI-Datenanbieter aggregieren tatsächlich keine nützlichen Daten. Sie haben keine echten Forscher in den führenden Laboren, die mit ihren Daten arbeiten. Lerne, das Signal vom Rauschen zu trennen. So wie wir es mit unseren Audiodaten tun!

Warum sind seriöse Datenanbieter so besessen von Infrastruktur? 🤔 Weil großartige KI-Daten zwei Dinge erfordern: 1️⃣ globale Sammlung im Maßstab 2️⃣ autonome Qualitätsverifizierung #1 benötigt Dezentralisierung. #2 hängt von leistungsstarker Infrastruktur ab. Wir sind die einzige Plattform, die in beiden Bereichen erprobt ist – wir sammeln private Video-, Audio- und tragbare Daten im großen Maßstab mit den besten multimodalen Laboren, die sie nutzen.

Vor ein paar Wochen haben wir einen Einblick in unsere KI-Dateninfrastruktur gegeben. Heute treibt sie führende multimodale KI-Labore mit erweiterbaren Pipelines an: – skalierbare Datensynthese – Annotation im Modellprozess – granulare, anpassbare Suche Vor uns: brüchige interne Tools oder langsame Legacy-Anbieter. Jetzt: Infrastruktur, die speziell für KI in großem Maßstab entwickelt wurde.

Die meisten Modelle von heute werden mit gesammelten Webdaten trainiert... Aber das sind nicht die Bereiche, aus denen die nächsten Leistungssteigerungen kommen werden. Die ungenutzte Schicht? Sprachnotizen, tragbare Streams, Quittungen, Kalender, Diagnosen. Strukturiert, genehmigt und reich an realem Kontext.

Der nächste Durchbruch bei LLM wird nicht durch Modellanpassungen kommen. Er wird durch Testzeitberechnungen mit echten Daten kommen: 🔸 dynamischer Kontext 🔸 Quellattribution 🔸 Live-Eingaben von Geräten und Protokollen Wir schaffen die Brücke zwischen passiven Modellen und interaktiver Intelligenz 🤝