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私が明らかにしたいことの 1 つは、フィードバックに耳を傾け、フィードバックに基づいて構築することです。 常に改善を目指しています。

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@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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