Useimmat silmät seuraavat parametrien määrää ja tulostaulun pisteitä. Painopiste on siirtynyt tiedon omistamiseen, attribuutioon ja asetteluun. Seuraava vallihauta on rojaltikerros datalle. Näin se muotoutuu. 🧵

Hollywood ratkaisi tämän sata vuotta sitten. Kun nimet tulivat ruudulle, krediitit muuttuivat rojaltiiksi ja arvon luojat saivat jatkuvaa palkkaa. Tekoäly toimii yhä näkymättömällä työvoimalla. Tietojen hyvitykset ja rojaltit muuttavat taloutta.

Tässä tulee @codatta_io. He muuttavat ihmisen harkinnan mitattavaksi voimavaraksi Frontiersin kautta, modulaaristen markkinoiden kautta, jotka erottavat raakasyötteet siitä Y:stä, joka merkitsee, nimetty arvostelukyky. Tee Y näkyväksi, attribuoi se, pisteytä se ja maksa se, yhä uudelleen.

Data voi toimia kuten equity. Neljä pilaria mahdollistavat tämän, ja Codatta yhdistää ne yhteen: Alkuperä, joka liittyy lompakoihin, ohjelmoitaviin rojaltimaksuihin, laadunvalvontaan mittakaavassa, yksityisyys suunnittelun mukaan.

Konepellin alla virtaus on tiukka. Asiakaspuolen salaus ja ketjun sisäiset tiivisteet, automaattiset suodattimet slopeille ja päällekkäisyyksille, mainepainotteinen ihmisen validointi stakingilla ja lopuksi arviointi. Vasta silloin järjestelmä luo data-omaisuuden, johon omistajuus ja toistuvat maksut on upotettu.

Agentit saavat paikallisen paikan taloudessa. ERC-8004 antaa tekoälyagenteille pysyvän identiteetin, maineen ja atribuutin panoksen. x402 muuttaa jokaisen API-kutsun mikrorojaltiksi, ohjaten tulot välittömästi tuloksen takana oleville ihmisille ja agenteille.

Laadukas yhdistetään hybridisilmukan kautta. Tekoäly seuloo ensin, ihmiset pääsevät yhteisymmärrykseen panoksen ollessa vaarassa, redundanssi ratkaisee riidat ja jatkuva seuranta havaitsee driftin. Arena sulkee silmukan testaamalla, parantaako aineisto todella mallin suorituskykyä luonnossa.

Ajoitus luo aukon. Metan 49 prosentin osto Scale AI:sta keskitti kriittisen toimittajan, ja ostajat tarvitsevat nyt uusia datakumppaneita. Codatta maksaa pääsyn raharikkaille yrityksille kiinteillä maksuilla, ja antaa nouseville joukkueille mahdollisuuden harjoitella nyt ja maksaa tulevasta käytöstä.

Varhaiset signaalit ovat tärkeitä. MM-Food-100K keräsi 87 000 osallistujaa ja 1,2 miljoonaa validoitua näytettä, ja mallit ylittivät kalorien arvioinnissa ja luokittelussa vertailutasot. Terveydenhuolto-, robotiikka- ja ketjurahoituksen raja-alueet noudattavat samaa kaavaa, jossa attribuutio, yksityisyys ja rojaltimaksut on kytketty alusta päähän.

Hajautettu datakilpailu on käynnissä. @vana tavoittelee henkilötietojen DAO:ita, ja toiset ajavat täysiä ketjun sisäisiä attribuutiopinoja. Codatta keskittyy uudelleenkäytettävään, korkean signaalin annotaatioon, joka sijoittuu olemassa oleviin työnkulkuihin ja maksaa osallistujille aina, kun data kasvaa.