Perle 盯上的，不是“AI 缺数据”，而是 AI 一直缺“能负责的数据” Maintenant, beaucoup de gens parlent d'AI, leur attention est encore fixée sur les paramètres du modèle, la vitesse d'inférence, et si l'Agent peut travailler de lui-même. Mais en réalité, lorsque l'on s'engage dans l'industrie, ce qui pose le plus de problèmes n'est pas si sexy : d'où viennent les données, qui les étiquette, comment les vérifier, qui est responsable de la qualité. C'est aussi pourquoi je pense que la piste des données AI n'est pas un rôle secondaire, mais qu'elle ressemblera de plus en plus à une infrastructure de base. La limite d'un modèle, à court terme, dépend des algorithmes, à long terme, des données. Surtout à l'étape des multimodaux et du RLHF, les données ne doivent plus être simplement « nombreuses », mais doivent être utilisables, vérifiables et auditables. Les plateformes de crowdsourcing traditionnelles peuvent résoudre des tâches de travail à faible coût, mais ne peuvent pas résoudre le travail cognitif de haute qualité. Il y a beaucoup de données bon marché, mais les données qui peuvent réellement être fournies au modèle et qui améliorent de manière stable les résultats sont en réalité des produits rares. La chaîne de production des données passées ressemblait trop à une boîte noire : qui a étiqueté, sur quelle base, y a-t-il eu une révision par des experts, qui est responsable en cas de déviation, beaucoup de fois, on ne peut pas le dire clairement. Le résultat est que le modèle semble très intelligent en surface, mais en y regardant de plus près, il n'y a que des illusions, des biais et de l'instabilité. Vous pouvez comprendre cela comme un paradoxe très réel : l'AI veut s'industrialiser, mais la production de données est encore à l'ère des ateliers manuels. Ce qui est vraiment intéressant avec Perle, ce n'est pas de « déplacer l'étiquetage sur la chaîne » de manière superficielle, mais d'essayer de transformer la production de données AI d'un travail éparpillé en un système de processus collaboratif à grande échelle. Les experts dans le circuit, les flux de travail modulaires, l'attribution sur la chaîne, les incitations natives, ces éléments mis ensemble, la logique devient claire : d'abord clarifier « qui a le droit de participer », puis décomposer les tâches en étapes exécutables et vérifiables, et enfin lier la contribution et la récompense, afin que les données ne soient plus livrées en une seule fois, mais deviennent un processus de production traçable, réglable et durable. C'est crucial, car ce qui manque vraiment à l'entraînement de l'AI n'est jamais seulement la quantité de données, mais un réseau d'approvisionnement de données de haute crédibilité. Qui peut standardiser la « qualité » en tant que capacité de production, se rapproche davantage de l'amont de la prochaine chaîne de valeur de l'AI. Donc, je ne considère pas Perle comme une plateforme de données ordinaire, je préfère la voir comme un « niveau de coordination de la production de données ». Ce qu'elle résout, ce n'est pas le modèle lui-même, mais cette chaîne d'approvisionnement invisible derrière le modèle : comment organiser les ressources d'experts, comment évaluer les contributions, comment vérifier les résultats, comment conserver les actifs de données avec attribution. Le Web3 ici ne se contente pas de s'accrocher au récit de l'AI, mais comble enfin le maillon le plus faible des plateformes traditionnelles - la tarification transparente, le règlement sur la chaîne et l'attribution des contributions. Bien sûr, cette direction n'est pas sans risques. La partie la plus difficile des plateformes de données AI n'a jamais été de raconter des histoires, mais de gérer les deux côtés en même temps : d'un côté, il faut un approvisionnement d'experts suffisamment dense, de l'autre, il faut une demande d'entraînement réelle qui continue de payer. Sans demande, le réseau d'experts tournera à vide ; sans qualité, même la transparence sur la chaîne n'a pas de sens. Perle n'a pas encore émis de jetons, ce qui me semble être une bonne chose. Au moins, à ce stade, l'accent est encore mis sur la logique produit, et non sur le fait de faire monter la narration de liquidité. Mon jugement sur cette piste est très direct : la concurrence en AI ressemblera de plus en plus à la concurrence dans l'industrie manufacturière. Le modèle est la marque, la puissance de calcul est l'usine, les données sont les matières premières et le système de contrôle qualité. Les deux premiers sont déjà très compétitifs, le dernier commence à peine à être évalué sérieusement. Qui peut transformer les données de haute qualité en une infrastructure durable, vérifiable et incitative, ne se contente pas de servir l'AI, mais définit comment la prochaine génération de la chaîne industrielle de l'AI fonctionnera. Ce qui vaut la peine d'être regardé avec Perle, ce n'est pas si elle va surfer sur la vague de l'AI, mais si elle a la chance de transformer la « production de données », ce travail sale et pénible, en un niveau de Web3 AI qui est le plus difficile à remplacer. Beaucoup de projets travaillent sur des Agents capables de parler. Ce qui est vraiment rare, c'est celui qui fait en sorte que l'Agent ne dise pas de bêtises. “— participating in @PerleLabs community campaign”. #PerleAI #ToPerle