Introductie van Scale Opal. Opal begon als de eerste AI waarmee je in de rij kunt staan. Maar we realiseerden ons iets groters. Elke speelsessie is ruwe gedragsdata. Echte beslissingen, echte reacties, echte strategieën in gestructureerde omgevingen. De AI-industrie heeft deze data nodig en kan het niet op grote schaal verkrijgen. Dus bouwen we de infrastructuur om het vast te leggen. Scale Opal verandert gaming in een gedecentraliseerde data-engine. Speel games. Genereer data. Word betaald.

Zo gaat het werken. Je deelt je gameplay via onze harness. We vangen je visuele feed en toetsaanslaggegevens in real time. Deze gegevens zijn direct gekoppeld aan problemen die de hele AI-industrie probeert op te lossen. Racegames worden trainingsdata voor zelfrijdende modellen. Shooters worden datasets voor objecttracking. Strategie games worden gegevens voor planning en resourceallocatie voor robotica.

We accepteren 100 spelers voor onze proof of concept lancering. Plaatsen zijn beperkt. Je gameplay wordt vergeleken met onze nauwkeurigheidsmodellen. Schone rijlijnen, minimale botsingen, consistente besluitvorming. De beste data krijgt de beste beloningen. De uitbetalingspercentages zijn momenteel minimaal. Dit is een beta. Een proof of concept. We zijn hier om de stelling te bewijzen dat gamingdata echte AI-modellen kan trainen. Als de data werkt, schalen de uitbetalingen. Uitbetalingen verlopen via de Solana-portemonnee waarmee je wordt geconfronteerd wanneer je voor het eerst inlogt. Het is al ingebouwd.

Wie koopt deze data. AI-bedrijven die wereldmodellen trainen. Robotica-bedrijven die menselijke gedragsdata nodig hebben maar geen miljard dollar dure annotatiepijplijnen kunnen betalen. Autonome voertuigbedrijven. Esports-organisaties die willen trainen op professioneel niveau besluitvorming. Elk bedrijf dat belichaamde AI bouwt, heeft op grote schaal echte menselijke gedragsdata nodig. Op dit moment is die data ofwel belachelijk duur of bestaat deze niet. Wij bouwen de aanbodzijde.