W przyszłości najcenniejszym zasobem będzie dane, a nie architektura modelu i projekt obliczeniowy.

Z radością dzielimy się uruchomieniem @psdnai, inkubowanym przez @StoryProtocol i możliwym tylko dzięki programowalnemu IP @StoryProtocol!

Z radością dzielimy się naszym uruchomieniem @psdnai, inkubowanym przez @StoryProtocol i możliwym tylko dzięki programowalnemu IP @StoryProtocol!

Bardzo wdzięczny za ciągłe wsparcie od @cdixon i @a16zcrypto!

Podekscytowany, że mogę podzielić się na @BloombergTV nadchodzącym uruchomieniem @psdnai (Poseidon AI), inkubowanym przez Story i budującym na bazie Story Blockchain.

Następna fala AI nie będzie tylko żyła w twojej przeglądarce. A granicą nie są obliczenia ani modele. Już wkrótce – bądź na bieżąco.

Aria w Izbie Lordów 🇬🇧 W przyszłym tygodniu dołączamy do panelu na temat AI i przemysłów kreatywnych w Londynie, organizowanego przez @WIRED Summer Lab i @aifaventures. Aria’s @PalomarRo będzie mówić obok liderów z branży muzycznej, modowej, filmowej i artystycznej.

<Historia, Zyskując Nową Dynamikę> Nowa postać dołączyła do @StoryProtocol, która przekształca przemysł treści poprzez tokenizację IP. To Sandeep Chinchali, profesor na UT Austin i ekspert w dziedzinie AI, robotyki oraz systemów rozproszonych. Sandeep Chinchali, były badacz NASA, studiował generatywną AI i robotykę w chmurze na Stanfordzie, a obecnie jest profesorem na UT Austin, zajmującym się autonomicznym prowadzeniem pojazdów i rozproszonymi modelami uczenia maszynowego. Podczas swoich badań zainstalował czarne skrzynki bezpośrednio w pojazdach, aby zbierać dane z rzeczywistego świata, analizując rzadkie sceny znane jako 'wydarzenia długiego ogona'. Głęboko zrozumiał znaczenie jakości danych i ich rzadkości, etykietując te dane i trenując lekkie modele AI na sprzęcie TPU do głębokiego uczenia. W tym procesie zadał sobie pytanie. "Aby AI działało prawidłowo w rzeczywistości, potrzebuje jakościowych danych, a nie tylko modeli. A aby zbierać te dane dobrowolnie, konieczna jest skuteczna struktura zachęt." Odpowiedź znalazł w Story. @StoryProtocol definiuje dane nie tylko jako zasób, ale jako IP, i buduje system nagród na łańcuchu. Zbieranie rzadkich danych → Etykietowanie → Synteza → Rejestracja na łańcuchu → Dystrybucja tantiem Każdy krok jest przejrzysto śledzony na łańcuchu. Profesor Sandeep wyjaśnia to w następujący sposób. "Rejestruję rzadką scenę jazdy uchwyconą przez mój rejestrator w Story, a przyjaciel ją etykietuje. Na tej podstawie AI tworzy syntetyczne dane, generując połączone IP na każdym kroku, a tantiemy są automatycznie dystrybuowane do wszystkich współtwórców." Jako Główny Oficer AI w Story, profesor Sandeep Chinchali będzie prowadził ogólną strategię AI, infrastrukturę danych do uczenia na łańcuchu oraz projekt rozproszonego systemu nagród za dane. Definiuje wartość danych w następujący sposób. "Dane to nowe IP."

Zapytaliśmy @SPChinchali o rolę IP w erze AI. "W zasadzie wszystkie publiczne zbiory danych mają licencję niekomercyjną. "Czasami generatywne modele AI, które tworzą obrazy, mogły być trenowane na danych niebezpiecznych dla IP i nie mogą nawet używać danych syntetycznych." "Na czym naprawdę koncentruje się @StoryProtocol, to następna generacja modeli bazowych." "Nie możesz po prostu zeskrobać tych danych z internetu."

Spędziłem swoją karierę, zadając sobie jedno pytanie: Jak zbierać odpowiednie dane, aby AI działało w rzeczywistym świecie? Od laboratoriów Stanforda po klasy na UT Austin, szukałem wszędzie. Odpowiedzią nie jest kolejne laboratorium AI, ale blockchain stworzony, aby traktować dane jako własność intelektualną. Dlatego dołączam do @StoryProtocol jako ich Chief AI Officer. Na Stanfordzie studiowałem "robotykę w chmurze", jak floty robotów mogłyby używać rozproszonego obliczania, aby uczyć się razem. Nawet zamontowałem kamerę samochodową, aby rozwiązać ten problem: Jeśli roboty mogłyby przesyłać tylko 5–10% tego, co widzą, jak wybieramy najcenniejsze dane? Większość z nich to były nudne nagrania z autostrady. Ale <1% uchwyciło rzadkie sceny: autonomiczne Waymos, place budowy, nieprzewidywalni ludzie. Te dane z "długiego ogona" uczyniły modele mądrzejszymi. Oznaczyłem je ręcznie, nawet zapłaciłem usłudze etykietowania Google Cloud, aby oznaczyć moje nagrania niszowymi pojęciami, takimi jak "jednostka LIDAR" i "pojazd autonomiczny", i trenowałem modele, które działały na TPU wielkości USB. Ale akademia ma swoje ograniczenia. Na UT Austin moje pytania się zmieniły: → Jak możemy crowdsourcingować rzadkie dane, aby poprawić ML? → Jakie systemy zachęt naprawdę działają? To wciągnęło mnie w kryptowaluty – blockchainy, gospodarki tokenowe, nawet DePIN. Prowadziłem bloga, pisałem artykuły na temat zdecentralizowanego ML, ale wciąż się zastanawiałem: kto tak naprawdę buduje tę infrastrukturę? Przez zupełny przypadek spotkałem zespół Story. Zostałem zaproszony do wygłoszenia wykładu w ich biurze w Palo Alto. Była 18:00, sala wciąż pełna. Mówiłem o "Neuro-Symbolic AI" i zakończyłem slajdem zatytułowanym "Szczypta kryptowalut". Ten wykład przerodził się w rolę doradczą, która teraz przekształciła się w coś znacznie większego. Jesteśmy w kluczowym momencie. Obliczenia są w większości rozwiązane. Architektury modeli są kopiowane z dnia na dzień. Prawdziwą fortecą są dane. Nie zeskrobane Reddit. Nie nieskończony język. Ale dane z prawami autorskimi, z długiego ogona, z rzeczywistego świata, które trenują uosobioną AI – roboty, AV, systemy, które nawigują w naszym chaotycznym świecie. Wyobraź sobie to: rejestruję rzadką scenę jazdy na kamerze samochodowej i rejestruję ją w Story. Przyjaciel ją etykietuje. Agent AI tworzy syntetyczne warianty. Na grafowej strukturze łańcucha Story, każdy staje się powiązanym IP. Royalty automatycznie wracają. Wszyscy dostają zapłatę, każdy krok jest śledzony na łańcuchu. Dlatego teraz jestem Chief AI Officer w Story, budującym tory dla zdecentralizowanych, oczyszczonych z praw autorskich danych treningowych. Czas, aby dane stały się nową własnością intelektualną. Story to miejsce, aby to zrobić. Wkrótce więcej informacji. Zaczynajmy.