À l'avenir, la propriété intellectuelle la plus précieuse est les données, et non l'architecture des modèles et la conception des calculs.

Excité de partager notre lancement de @psdnai, incubé par @StoryProtocol et rendu possible uniquement grâce à la propriété intellectuelle programmable de @StoryProtocol !

Nous sommes ravis de partager le lancement de @psdnai, incubé par @StoryProtocol et rendu possible uniquement grâce à la propriété intellectuelle programmable de @StoryProtocol !

Super reconnaissant pour le soutien continu de @cdixon et @a16zcrypto !

Excité de partager sur @BloombergTV le lancement prochain de @psdnai (Poseidon AI), incubé par Story et construit sur la Story Blockchain.

La prochaine vague d'IA ne se contentera pas de vivre dans votre navigateur. Et la frontière n'est pas le calcul ou les modèles. À venir bientôt – restez à l'écoute.

Aria à la Chambre des Lords 🇬🇧 Nous participerons à un panel sur l'IA et les industries créatives la semaine prochaine à Londres, organisé par @WIRED Summer Lab et @aifaventures. Aria’s @PalomarRo s'exprimera aux côtés de leaders de la musique, de la mode, du cinéma et de l'art.

<Histoire, Gagner un Nouvel Élan> Une nouvelle figure a rejoint @StoryProtocol, qui redéfinit l'industrie du contenu grâce à la tokenisation de la propriété intellectuelle. Il s'agit de Sandeep Chinchali, professeur à l'UT Austin et expert en IA, robotique et systèmes distribués. Sandeep Chinchali, ancien chercheur de la NASA, a étudié l'IA générative et la robotique en cloud à Stanford, et est actuellement professeur à l'UT Austin, s'occupant de la conduite autonome et des modèles d'apprentissage machine distribués. Au cours de ses recherches, il a installé des boîtes noires directement dans des véhicules pour collecter des données du monde réel, analysant des scènes rares connues sous le nom d'événements 'long-tail'. Il a profondément réalisé l'importance de la qualité et de la rareté des données en étiquetant ces données et en entraînant des modèles d'IA légers sur du matériel TPU d'apprentissage profond. Dans le processus, il s'est posé une question. "Pour que l'IA fonctionne correctement dans la réalité, elle a besoin de données de qualité, pas seulement de modèles. Et pour collecter ces données de manière volontaire, une structure d'incitation efficace est nécessaire." Il a trouvé la réponse chez Story. @StoryProtocol définit les données non seulement comme une ressource mais comme de la propriété intellectuelle, et construit un système de récompense sur chaîne. Collecte de données rares → Étiquetage → Synthèse → Enregistrement sur chaîne → Distribution des redevances Chaque étape est suivie de manière transparente sur la chaîne. Le professeur Sandeep l'explique comme suit. "J'enregistre une scène de conduite rare capturée par ma dashcam sur Story, et un ami l'étiquette. Sur cette base, l'IA crée des données synthétiques, générant de la propriété intellectuelle connectée à chaque étape, et les redevances sont automatiquement distribuées à tous les contributeurs." En tant que Chief AI Officer de Story, le professeur Sandeep Chinchali dirigera la stratégie globale d'IA, l'infrastructure de données d'apprentissage sur chaîne et la conception d'un système de récompense de données distribuées. Il définit la valeur des données comme suit. "Les données sont la nouvelle propriété intellectuelle."

Nous avons demandé à @SPChinchali quel est le rôle de la PI à l'ère de l'IA. "Essentiellement, tous les ensembles de données publiques ont une licence non commerciale. "Parfois, les modèles d'IA générative qui créent des images pourraient avoir été entraînés sur des données non sécurisées en matière de PI et ils ne peuvent même pas utiliser de données synthétiques." "Ce sur quoi @StoryProtocol se concentre vraiment, c'est la prochaine génération de modèles de base." "Vous ne pouvez pas simplement extraire ces données sur Internet."

J'ai passé ma carrière à poursuivre une question : Comment rassembler les bonnes données pour faire fonctionner l'IA dans le monde réel ? Des laboratoires de Stanford aux salles de classe de l'UT Austin, j'ai cherché partout. La réponse n'est pas un autre laboratoire d'IA, mais une blockchain conçue pour traiter les données comme de la propriété intellectuelle. C'est pourquoi je rejoins @StoryProtocol en tant que Chief AI Officer. À Stanford, j'ai étudié la "robotique en nuage", comment des flottes de robots pouvaient utiliser le calcul distribué pour apprendre ensemble. J'ai même monté une caméra de tableau de bord dans ma voiture pour résoudre cela : Si les robots ne pouvaient télécharger que 5 à 10 % de ce qu'ils voient, comment choisissons-nous les données les plus précieuses ? La plupart était des images ennuyeuses d'autoroute. Mais <1 % capturait des scènes rares : des Waymos autonomes, des chantiers de construction, des humains imprévisibles. Ces données "longue traîne" rendaient les modèles plus intelligents. Je les ai étiquetées à la main, j'ai même payé le service d'étiquetage de Google Cloud pour annoter mes images avec des concepts de niche comme "unité LIDAR" et "véhicule autonome", et j'ai entraîné des modèles qui fonctionnaient sur un TPU de la taille d'une clé USB. Mais le monde académique a ses limites. À l'UT Austin, mes questions ont évolué : → Comment crowdsourcer des données rares pour améliorer le ML ? → Quels systèmes d'incitation fonctionnent réellement ? Cela m'a attiré vers la crypto – blockchains, économies de jetons, même DePIN. J'ai blogué, écrit des articles sur le ML décentralisé, mais je me demandais toujours : qui construit réellement cette infrastructure ? Par pur hasard, j'ai rencontré l'équipe de Story. J'ai été invité à donner une conférence dans leurs bureaux de Palo Alto. Il était 18h, la salle était encore pleine. J'ai divagué sur "l'IA neuro-symbolique" et j'ai terminé avec une diapositive intitulée "Une pincée de crypto". Cette conférence s'est transformée en un rôle de conseiller, qui est maintenant devenu quelque chose de bien plus grand. Nous sommes à un moment décisif. Le calcul est principalement résolu. Les architectures de modèles sont copiées du jour au lendemain. La véritable barrière est les données. Pas Reddit gratté. Pas un langage sans fin. Mais des données réelles, à longue traîne et avec droits clairs, qui entraînent l'IA incarnée – robots, AV, systèmes qui naviguent dans notre monde chaotique. Imaginez ceci : je capture une scène de conduite rare sur une caméra de tableau de bord et je l'enregistre sur Story. Un ami l'étiquette. Un agent IA crée des variantes synthétiques. Sur la chaîne structurée en graphe de Story, chacune devient une propriété intellectuelle liée. Les redevances reviennent automatiquement. Tout le monde est payé, chaque étape est traçable sur la chaîne. C'est pourquoi je suis maintenant Chief AI Officer chez Story, construisant les rails pour des données d'entraînement décentralisées et clarifiées en matière de propriété intellectuelle. Il est temps de faire des données la nouvelle propriété intellectuelle. Story est l'endroit pour le faire. Beaucoup plus à venir bientôt. Allons-y.