Perle fokuserer ikke på «AI som mangler data», men AI har alltid manglet «ansvarlig data» I dag snakker mange om AI, og oppmerksomheten deres er fortsatt rettet mot modellparametrene, resonnementshastighet og om agenten vil gjøre jobben på egenhånd. Men når det gjelder bransjen, er det mest fastlåste faktisk ikke så spennende: hvor kommer dataene fra, hvem byr på dem, hvordan verifiseres, og hvem som har ansvar for kvaliteten. Derfor mener jeg at AI-datasporet ikke er en støttende rolle, men vil bli mer og mer som infrastruktur. Modellens øvre grense avhenger av algoritmen på kort sikt og dataene på lang sikt. Spesielt i multimodalitetsfasen og RLHF er dataene ikke lenger «mer er nok», men bør være tilgjengelige, verifiserbare og reverifiserbare. Tradisjonelle crowdsourcing-plattformer kan løse rimelig slicing-arbeid, men ikke høykvalitets kognitivt arbeid. Det finnes mye billig data, og data som virkelig kan mate modellen og stabilt forbedre effekten har alltid vært en knapp ressurs. Tidligere var dataproduksjonskjeden for mye som en svart boks: hvem markerte den, hvorfor den var slik, om det var en ekspertvurdering, og hvem som tok skylden for avviket, ofte var det uklart. Som et resultat er modellen smart på overflaten, men ved nærmere ettersyn er den full av hallusinasjoner, avvik og ustabilitet. Du kan forstå dette som en svært realistisk motsetning: AI ønsker å industrialiseres, men dataproduksjon sitter fortsatt fast i epoken med manuelle verksteder. Det som virkelig er interessant med Perle, er ikke at det er så overfladisk som «flytte annotasjoner til kjeden», men at det prøver å transformere AI-dataproduksjon fra fragmentert arbeidskraft til et prosesssystem som kan samarbeide i stor skala. Eksperter på løkken, modulære arbeidsflyter, on-chain attribusjon og native insentiver, disse tingene settes sammen, og logikken er smidig: først sile ut «hvem som er kvalifisert til å delta», deretter bryte oppgaven ned i kjørbare og akseptable lenker, og til slutt binde bidrag og belønninger, slik at data ikke lenger er en engangslevering, men en sporbar, oppgjørbar og utløsbar produksjonsprosess. Dette er avgjørende fordi AI-trening aldri egentlig mangler datamengden, men heller på dataforsyningsnettverket med høy konfidens. Den som kan standardisere «kvalitet» til standardisert produksjonskapasitet, vil være nærmere oppstrøms i neste runde av AI-verdikjeden. Så jeg ser ikke på Perle som en vanlig dataplattform, og jeg foretrekker å forstå det som en slags «koordinering av dataproduksjon». Den løser ikke selve modellen, men den usynlige forsyningskjeden bak modellen: hvordan ekspertressurser organiseres, hvordan bidrag verdsettes, hvordan resultater verifiseres, og hvordan dataressurser etterlates til attribuering. Web3 er til slutt ikke et hardt treff på AI-fortellingen her, men kompenserer for de svakeste leddene på tradisjonelle plattformer – transparent prising, oppgjør på kjede og bidragsattribusjon. Selvfølgelig er ikke denne retningen uten risiko. Den vanskeligste delen med AI-dataplattformer er aldri å fortelle historier, men å gjøre begge deler samtidig: på den ene siden må det være tilstrekkelig eksperter, og på den andre siden må reelle opplæringsbehov fortsette å lønne seg. Uten etterspørsel hviler ekspertnettverket; Uten kvalitet, uansett hvor gjennomsiktig kjeden er, spiller det ingen rolle. Perle har ikke utstedt mynter ennå, men jeg synes det er en god ting. I det minste på dette stadiet er fokuset fortsatt på produktlogikk, i stedet for å spekulere i likviditetsnarrativet først. Min vurdering av dette sporet er enkel: AI-konkurranse vil bli mer og mer lik produksjonskonkurranse. Modellen er merket, datakraften er fabrikken, og dataene er råmaterialet og kvalitetsinspeksjonssystemet. De to første er allerede svært voluminøse, og den sistnevnte begynner akkurat å bli seriøst priset. Den som kan gjøre høykvalitetsdata til en bærekraftig, verifiserbar og insentivbasert infrastruktur, vil ikke bare tjene AI, men også definere hvordan neste generasjons AI-industrikjeden skal operere. Det Perle er verdt å følge med på, er ikke om det vil påvirke AI-hotspots, men om det har muligheten til å gjøre det skitne arbeidet med «dataproduksjon» til det vanskeligste laget i Web3 AI å erstatte. Mange prosjekter har snakkende agenter. Det som virkelig er sjeldent, kan være den som får agenten til å snakke mindre tull. "— deltakelse i @PerleLabs samfunnskampanje"。 #PerleAI #ToPerle