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Chris Dixon

编程、哲学、历史、互联网、创业公司、加密。Read Write Own 的作者。管理合伙人 @a16zcrypto.

我很高兴地宣布，我们在@yupp_ai领导了一轮3300万美元的种子融资，这是一个消费者产品，允许任何人免费发现和比较最新的AI模型。AI需要强大而可靠的人类数据。加密货币旨在提供这些数据。现代AI系统不仅受到计算和算法的影响，还受到人类反馈的影响。公司使用后训练技术，如人类反馈强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），来改进他们的模型。这些技术可以减少偏见，并使对提示的响应质量更高、更连贯——这对加速AI进步至关重要。模型评估同样关键，但在首先决定“更好”意味着什么之前，模型只能在此基础上进行改进。这就是挑战出现的地方：公司不喜欢分享——他们将自己的数据和训练过程保密。因此，模型改进受到封闭系统或很少受到现实世界使用启发的静态基准的限制。这些限制使得AI模型难以评估。用户也被置于黑暗中，几乎无法了解他们的反馈如何影响模型，或者是否根本被使用。一些排行榜和众包网站试图在这里提供透明度，但它们通常不允许用户审计他们的贡献或看到参与的直接好处。声称公平和透明的平台往往更多依赖于善意而非可执行的标准。我们相信，加密货币可以为这个模糊的AI领域带来透明度和所有权。区块链可以使人们更容易因其贡献而获得奖励。它们还可以为AI构建者提供关于他们所纳入模型的反馈数据和评估的质量和来源的保证。因此，用户获得激励，构建者获得可靠的数据，所有人都可以审计开放市场的任一方。 Yupp众包模型评估：用户输入提示，查看多个AI生成的响应并并排选择最佳的。用户的选择创建了数字签名的“数据包”，这些偏好数据对AI后训练和评估非常有用。除了用户可以免费访问最新模型外，他们还根据提供的反馈获得奖励。 Yupp的设计将人类判断转化为可再生的经济资源。数据“过期”，因为更新的交互取代了它，形成了一个自然的飞轮：更多的使用产生更新的评估；更新的评估产生更好的模型；更好的模型吸引更多的使用。所有参与者——从用户到AI模型构建者——都可以参与，并看到相同的透明规则适用于每个人，确保一个可信的中立市场。没有人可以隐藏记分牌，也没有人可以操纵奖励或结果。创始人们在AI和加密货币方面都有深厚的经验。他们在Twitter的早期阶段共同构建了消费者级的机器学习产品。@pankaj曾负责Google Pay和@Coinbase的全球消费者工程。@gilad曾是GoogleX的机器学习负责人。早期团队已经包括来自Google、Coinbase和顶级研究实验室的高级工程师。 AI需要基于大规模人类输入的强大、可靠的评估。加密货币是可以帮助实现这一目标的信任机器。通过使全球人民能够贡献改善模型的反馈，Yupp旨在成为未来AI的默认评估层。我们很自豪能够支持Yupp，并期待帮助他们建立确保AI创新奖励由所有帮助创造它的人共享的链上反馈循环。