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S.Y. Lee Story/IP
AIはIP上で実行されます。ストーリーはIPをプログラム可能にします。Story共同創業者
@StoryProtocolによってインキュベートされ、@StoryProtocolのプログラマブルIPによってのみ可能な@psdnaiの発売を共有できることを嬉しく思います!

Bloomberg TV15時間前
ScaleAI は、AI データのラベル付けのための「デジタル スウェットショップ」を作成する必要があったと、スタートアップ @psdnai の社長である @storysylee 氏は言います。彼は、ポセイドンの暗号インセンティブアプローチがデータトレーニングに適している理由を説明しています
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@StoryProtocolによってインキュベートされ、@StoryProtocolのプログラマブルIPによってのみ可能な@psdnaiの立ち上げを興奮して共有します!

Bloomberg TV15時間前
ScaleAI は、AI データのラベル付けのための「デジタル スウェットショップ」を作成する必要があったと、スタートアップ @psdnai の社長である @storysylee 氏は言います。彼は、ポセイドンの暗号インセンティブアプローチがデータトレーニングに適している理由を説明しています
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@cdixonと@a16zcryptoからの継続的なサポートにとても感謝しています!

Chris Dixon19時間前
@StoryProtocol によってインキュベートされ、AI トレーニング データの需要と供給を調整するための分散型データ層を構築している Poseidon の $15M シード ラウンドを主導することを発表できることを嬉しく思います。
第1世代のAI基盤モデルは、事実上無制限のリソースであるように見えるデータでトレーニングされました。現在、書籍やウェブサイトなど、最もアクセスしやすいリソースはほとんど使い果たされており、データはAIの進歩を制限する要因となっています。
現在残っているデータの多くは、IP保護のために品質が低いか、立ち入り禁止です。ロボット工学、自動運転車、空間知能など、最も有望な AI アプリケーションのいくつかでは、データはまだ存在しません。現在、これらのシステムには、まったく新しいタイプの情報が必要です:多感覚、エッジケースが豊富で、野生でキャプチャされます。この物理世界のデータはどこから来るのでしょうか?
課題は技術的なものだけでなく、調整の問題です。何千人ものコントリビューターが分散した方法で協力して、次世代 AI が必要とする物理データを調達、ラベル付け、保守する必要があります。私たちは、必要なレベルの規模と多様性で必要なデータの作成とキュレーションを効率的に調整できる一元的なアプローチはないと考えています。分散型アプローチでこれを解決できます。
@psdnaiにより、サプライヤーは AI 企業が必要とするデータを収集しながら、Story のプログラム可能な IP ライセンスを通じて IP の安全性を確保できます。これは、インターネットの新たな経済基盤を確立することを目的としており、データ作成者は AI 企業が次世代のインテリジェント システムを強化するのを支援することで公正な報酬を得ることができます。
チーフサイエンティスト兼共同創設者の@SPChinchaliが率いるポセイドンのチームは、AI インフラストラクチャに関する深い専門知識をもたらします。サンディープは、AI、ロボット工学、分散システムを専門とするUTオースティンの教授であり、スタンフォード大学でAIと分散システムの博士号を取得しています。製品責任者兼共同創設者である@sarickshahは、機械学習エンジニアとして10年間、金融サービス、通信、ヘルスケアなどの大企業向けにAI製品を拡張してきました。
私たちは、AI 開発における最も重要なボトルネックの 1 つを解決するための Poseidon の取り組みをサポートできることを嬉しく思います。

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S.Y. Lee Story/IP reposted
<ストーリー、新たな勢いを増す>
IP トークン化を通じてコンテンツ業界を再構築している @StoryProtocol に新たな人物が加わりました。
彼は、UT オースティンの教授であり、AI、ロボット工学、分散システムの専門家であるサンディープ・チンチャリです。
元NASA研究員のサンディープ・チンチャリ氏は、スタンフォード大学で生成AIとクラウドロボティクスを学び、現在はUTオースティン校の教授として、自動運転と分散型機械学習モデルを扱っている。
研究中、彼はブラックボックスを車両に直接設置して現実世界のデータを収集し、「ロングテール」イベントとして知られるまれなシーンを分析しました。彼は、このデータにラベルを付け、ディープラーニング TPU ハードウェアで軽量 AI モデルをトレーニングすることで、データの品質と希少性の重要性を深く認識しました。
その過程で、彼は自分自身に疑問を投げかけた。
「AIが実際に適切に機能するためには、モデルだけでなく質の高いデータが必要です。そして、そのデータを自発的に収集するには、効果的なインセンティブ構造が必要です。」
彼はストーリーで答えを見つけました。
@StoryProtocolはデータを単なるリソースではなくIPとして定義し、オンチェーンの報酬システムを構築しています。
レアデータ収集→ラベリング→合成→オンチェーン登録→ロイヤリティ分配
すべてのステップはチェーン上で透過的に追跡されます。サンディープ教授は次のように説明しています。
「ドライブレコーダーで撮影した珍しい運転シーンをストーリーに登録すると、友人がラベルを付けました。これに基づいて、AIが合成データを作成し、各ステップで接続されたIPを生成し、ロイヤリティがすべての貢献者に自動的に分配されます。」
Story の最高 AI 責任者として、Sandeep Chinchali 教授は、全体的な AI 戦略、オンチェーン学習データ インフラストラクチャ、および分散型データ報酬システムの設計を主導します。彼はデータの価値を次のように定義しています。
「データは新しいIPです。」
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AIエージェント開発チームのチーム

ØxG7月17日 23:55
🌱 先週、私は3日で完全なSaaSを発送しました。6か月前なら、3か月かかっていたでしょう。
何が変わったのですか?私は、AIエージェントを開発チームのようにオーケストレーションすることを学びました。
これが私の完全なプレイブック+単一のアイデア🧵👇から本番アプリを生成する正確なプロンプトです
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S.Y. Lee Story/IP reposted
私は、AIを現実の世界で機能させるためには、どのように適切なデータを収集するかという1つの疑問を追い求めてきました。
スタンフォード大学の研究室からUTオースティンの教室まで、あらゆる場所を探しました。その答えは、別のAIラボではなく、データをIPとして扱うために構築されたブロックチェーンです。そこで、私は@StoryProtocolのチーフAIオフィサーとして入社します。
スタンフォード大学では、ロボットの群れが分散コンピューティングを使用して一緒に学習する方法である「クラウドロボティクス」を研究しました。これを解決するために、車にドライブレコーダーを取り付けました。
ロボットが見たものの5〜10%しかアップロードできなかった場合、最も価値のあるデータをどのように選択すればよいのでしょうか?
そのほとんどは退屈な高速道路の映像でした。しかし、<1%は、自動運転のWaymos、建設現場、予測不可能な人間など、珍しいシーンをキャプチャしました。この「ロングテール」データにより、モデルがよりスマートになりました。手書きでラベルを付けたり、Google Cloud のラベリング サービスにお金を払って「LIDAR ユニット」や「自律走行車」などのニッチなコンセプトで映像に注釈を付けたり、USB サイズの TPU で動くモデルのトレーニングを行ったりしました。しかし、アカデミアはそこまでしか進んでいません。
UTオースティンでは、私の質問は変わりました。
→ MLを改善するために、希少なデータをどのようにクラウドソーシングしますか?
→ 実際にどのようなインセンティブシステムが機能しますか?
それが私を暗号、ブロックチェーン、トークンエコノミー、さらにはDePINに引き込みました。私はブログを書いたり、分散型MLに関する論文を書いたりしましたが、それでも疑問に思いました:このインフラストラクチャを実際に構築しているのは誰なのか?
偶然にも、ストーリーチームと出会ったのです。私は彼らのパロアルトオフィスで講演をするように招待されました。午後6時で、部屋はまだ満員でした。「Neuro-Symbolic AI」についてとりとめもなく話しましたが、最後に「A Dash of Crypto」というスライドで終わりました。その話はアドバイザーの役割に変わり、今ではもっと大きなものに変わりました。
私たちは今、極めて重要な瞬間にいます。コンピューティングはほぼ解決されています。モデルアーキテクチャは一晩でコピーされます。本当の堀はデータです。
Redditをスクレイピングしていません。終わりのない言語ではありません。しかし、権利が認められたロングテールの実世界のデータであり、ロボット、AV、乱雑な世界をナビゲートするシステムなど、具現化されたAIを訓練します。
想像してみてください:私は珍しい運転シーンをドライブレコーダーでキャプチャし、それをストーリーに登録します。友人がラベルを貼っています。AIエージェントは、合成バリアントを作成します。Storyのグラフ構造のチェーンでは、それぞれがリンクされたIPになります。ロイヤリティは自動的に返金されます。誰もが支払いを受け、すべてのステップをオンチェーンで追跡できます。
そのため、私は現在、Storyの最高AI責任者として、分散型のIPクリアトレーニングデータのレールを構築しています。今こそ、データを新しいIPにする時です。ストーリーはそれを行う場所です。
さらに多くのことが近日中に公開される予定です。行きましょう。



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