Perle nu se concentrează pe "AI lipsit de date", dar AI a lipsit întotdeauna de "date responsabile" În zilele noastre, mulți oameni vorbesc despre AI, iar atenția lor este încă concentrată pe parametrii modelului, viteza raționamentului și dacă agentul va face munca de unul singur. Dar când vine vorba de industrie, cel mai blocat aspect nu este chiar atât de sexy: de unde provin datele, cine licitează, cum să le verifice și cine este responsabil pentru calitate. De aceea cred că traseul de date AI nu este un rol de suport, ci va deveni tot mai mult ca infrastructură. Limita superioară a modelului depinde de algoritm pe termen scurt și de date pe termen lung. Mai ales în stadiul multimodalității și RLHF, datele nu mai sunt "mai mult este suficient", ci ar trebui să fie disponibile, verificabile și reverificabile. Platformele tradiționale de crowdsourcing pot rezolva forța de muncă de tăiere cu costuri reduse, dar nu și munca cognitivă de înaltă calitate. Există multe date ieftine, iar datele care pot alimenta cu adevărat modelul și pot îmbunătăți stabil efectul au fost întotdeauna o resursă rară. În trecut, lanțul de producție a datelor semăna prea mult cu o cutie neagră: cine l-a marcat, de ce era atât de marcat, dacă exista o revizuire a experților și cine și-a asumat vina pentru abatere, de multe ori nu era clar. Ca urmare, modelul este inteligent la suprafață, dar la o privire mai atentă, este plin de halucinații, deviații și instabilitate. Poți înțelege acest lucru ca pe o contradicție foarte realistă: AI vrea să fie industrializată, dar producția de date rămâne blocată în era atelierelor manuale. Ceea ce este cu adevărat interesant la Perle nu este că este atât de superficial ca "mutarea adnotărilor în lanț", ci că încearcă să transforme producția de date AI dintr-un sistem de muncă fragmentat într-un sistem de proces care poate colabora la scară largă. Experți în buclă, fluxuri de lucru modulare, atribuire on-chain și stimulente native, toate acestea sunt puse cap la cap, iar logica este fluidă: mai întâi elimină "cine este eligibil să participe", apoi descompune sarcina în legături executabile și acceptabile, iar în final leagă contribuțiile și recompensele, astfel încât datele să nu mai fie o livrare unică, ci un proces de producție urmăribil, desemnabil și precipitabil. Acest lucru este esențial deoarece antrenamentul AI nu duce niciodată lipsă în cantitatea de date, ci în rețeaua de furnizare a datelor cu încredere ridicată. Oricine va putea standardiza "calitatea" în capacitate de producție standardizată va fi mai aproape de următorul val al lanțului valoric AI. Așadar, nu văd Perle ca pe o platformă de date obișnuită și prefer să o înțeleg ca pe un fel de "strat de coordonare a producției de date". Nu rezolvă modelul în sine, ci lanțul invizibil de aprovizionare din spatele modelului: cum sunt organizate resursele experților, cum sunt evaluate contribuțiile, cum sunt verificate rezultatele și cum sunt lăsate atribuțiile de date. Web3 nu este în cele din urmă o lovitură puternică pentru narațiunea AI, dar compensează cele mai slabe verigi ale platformelor tradiționale – prețuri transparente, decontare on-chain și atribuire a contribuțiilor. Desigur, această direcție nu este lipsită de riscuri. Partea cea mai dificilă a platformelor de date AI nu este niciodată să spui povești, ci să faci ambele în același timp: pe de o parte, trebuie să existe o densitate suficientă de experți, iar pe de altă parte, nevoile reale de instruire trebuie să continue să plătească. Fără cerere, rețeaua de experți stagnează; Fără calitate, indiferent cât de transparent este lanțul, nu contează. Perle nu a emis încă monede, dar cred că e un lucru bun. Cel puțin în această etapă, accentul este încă pe logica produsului, mai degrabă decât pe speculațiile mai întâi pe narațiunea lichidității. Judecata mea pe această cale este simplă: competiția AI va deveni tot mai asemănătoare cu competiția din producție. Modelul este brandul, puterea de calcul este fabrica, iar datele sunt materia primă și sistemul de inspecție a calității. Primele două sunt deja foarte voluminoase, iar cea din urmă abia începe să fie serioasă de preț. Oricine va reuși să transforme datele de înaltă calitate într-o infrastructură sustenabilă, verificabilă și stimulantă nu doar că va servi AI, ci va defini și modul în care va funcționa lanțul industriei AI de generație următoare. Ceea ce merită urmărit Perle nu este dacă va afecta hotspot-urile AI, ci dacă are oportunitatea de a face din munca murdară a "producției de date" cel mai dificil strat al AI-ului Web3 de înlocuit. Multe proiecte implică agenți vorbitori. Ceea ce este cu adevărat rar poate fi cel care face ca agentul să vorbească mai puțin prostii. "— participând la @PerleLabs campanie a comunității"。 #PerleAI #ToPerle