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S.Y. Lee Story/IP
AI 在 IP 上运行。Story 使 IP 可编程。Story 联合创始人
很高兴分享我们推出的 @psdnai ,由 @StoryProtocol 孵化,仅靠 @StoryProtocol 的可编程知识产权才能实现!

Bloomberg TV10 小时前
ScaleAI不得不为AI数据标注创建“数字汗水工厂”,初创公司@psdnai的总裁@storysylee表示。他解释了为什么波塞冬的加密激励方法在数据训练中效果更好。
1.6K
兴奋地分享我们 @psdnai 的启动,这得益于 @StoryProtocol 的孵化,以及 @StoryProtocol 的可编程知识产权!

Bloomberg TV10 小时前
ScaleAI不得不为AI数据标注创建“数字汗水工厂”,初创公司@psdnai的总裁@storysylee表示。他解释了为什么波塞冬的加密激励方法在数据训练中效果更好。
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非常感谢@cdixon 和 @a16zcrypto 的持续支持!

Chris Dixon14 小时前
很高兴地宣布,我们正在主导Poseidon的1500万美元种子轮融资,该项目由@StoryProtocol孵化,正在构建一个去中心化的数据层,以协调AI训练数据的供需。
第一代AI基础模型的训练数据似乎是一个有效的无限资源。如今,最易获取的资源,如书籍和网站,已经基本被耗尽,数据已成为AI进步的限制因素。
现在剩下的大部分数据要么质量较低,要么由于知识产权保护而无法使用。对于一些最有前景的AI应用——包括机器人技术、自动驾驶汽车和空间智能——所需的数据甚至尚不存在。现在,这些系统需要全新的信息类型:多感官、丰富的边缘案例、在自然环境中捕获的数据。这些物理世界的数据将从何而来?
这个挑战不仅仅是技术问题——它是一个协调问题。成千上万的贡献者必须以分布式的方式共同工作,以获取、标记和维护下一代AI所需的物理数据。我们相信,没有任何集中式的方法能够有效地协调所需规模和多样性的数据创建和管理。去中心化的方法可以解决这个问题。
@psdnai允许供应商收集AI公司所需的数据,同时通过Story的可编程知识产权许可证确保知识产权安全。这旨在为互联网建立一个新的经济基础,让数据创造者能够公平地获得报酬,以帮助AI公司推动下一代智能系统的发展。
Poseidon的团队由首席科学家兼联合创始人@SPChinchali领导,拥有深厚的AI基础设施专业知识。Sandeep是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授,专注于AI、机器人技术和分布式系统,拥有斯坦福大学的AI和分布式系统博士学位。产品负责人兼联合创始人@sarickshah在大型企业的金融服务、电信和医疗保健领域担任机器学习工程师已有十年,负责扩展AI产品。
我们很高兴支持Poseidon解决AI发展中最关键的瓶颈之一。

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S.Y. Lee Story/IP 已转发
<故事,获得新动能>
一个新人物加入了@StoryProtocol,正在通过IP代币化重塑内容行业。
他是Sandeep Chinchali,德克萨斯大学奥斯汀分校的教授,专注于人工智能、机器人技术和分布式系统的专家。
Sandeep Chinchali曾是NASA的研究员,在斯坦福大学研究生成性人工智能和云机器人,目前是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授,专注于自动驾驶和分布式机器学习模型。
在他的研究中,他直接在车辆中安装黑匣子以收集真实世界的数据,分析被称为“长尾”事件的稀有场景。他通过标记这些数据并在深度学习TPU硬件上训练轻量级AI模型,深刻认识到数据质量和稀缺性的重要性。
在这个过程中,他向自己提出了一个问题。
“为了让AI在现实中正常运作,它需要高质量的数据,而不仅仅是模型。为了自愿收集这些数据,必须有有效的激励结构。”
他在Story找到了答案。
@StoryProtocol将数据定义为不仅仅是资源,而是IP,并正在构建一个链上奖励系统。
稀有数据收集 → 标记 → 合成 → 链上注册 → 版权分配
每一步都在链上透明追踪。Sandeep教授这样解释。
“我在Story上注册了我的行车记录仪捕捉到的稀有驾驶场景,我的朋友为其标记。基于此,AI生成合成数据,在每一步生成连接的IP,版权自动分配给所有贡献者。”
作为Story的首席AI官,Sandeep Chinchali教授将领导整体AI战略、链上学习数据基础设施以及分布式数据奖励系统的设计。他将数据的价值定义为:
“数据是新的IP。”
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一个AI代理开发团队

ØxG7月17日 23:55
🌱 上周我在3天内完成了一个完整的SaaS。六个月前,这需要3个月。
发生了什么变化?我学会了像开发团队一样协调AI代理。
这是我的完整操作手册 + 从一个想法生成生产应用的确切提示 🧵👇
1.51K
S.Y. Lee Story/IP 已转发
我在职业生涯中一直在追寻一个问题:我们如何收集正确的数据,使人工智能在现实世界中发挥作用?
从斯坦福实验室到德克萨斯大学奥斯汀分校的课堂,我到处寻找。答案不是另一个人工智能实验室,而是一个将数据视为知识产权的区块链。这就是我为什么要加入@StoryProtocol,担任首席人工智能官的原因。
在斯坦福,我研究了“云机器人”,即如何让机器人群体利用分布式计算共同学习。我甚至在我的车上安装了一个行车记录仪来解决这个问题:
如果机器人只能上传它们看到的5-10%的内容,我们如何选择最有价值的数据?
大部分都是无聊的高速公路录像。但<1%捕捉到了稀有场景:自动驾驶的Waymo、施工现场、不可预测的人类。那些“长尾”数据让模型更聪明。我手动标记了这些数据,甚至支付了谷歌云的标注服务,以“激光雷达单元”和“自动驾驶车辆”等小众概念来注释我的录像,并训练了在USB大小的TPU上运行的模型。但学术界的进展有限。
在德克萨斯大学奥斯汀分校,我的问题发生了转变:
→ 我们如何众包稀有数据以改善机器学习?
→ 什么激励机制真正有效?
这让我进入了加密领域——区块链、代币经济,甚至DePIN。我写博客,撰写关于去中心化机器学习的论文,但仍然在想:谁在真正构建这个基础设施?
完全是偶然,我遇到了Story团队。我受邀在他们的帕洛阿尔托办公室做演讲。那时是下午6点,房间里仍然挤满了人。我漫无边际地谈论“神经符号人工智能”,最后以一张名为“加一点加密”的幻灯片结束。那次演讲变成了一个顾问角色,而现在变成了更大的事情。
我们正处于一个关键时刻。计算问题大多已解决。模型架构可以在一夜之间复制。真正的护城河是数据。
不是抓取的Reddit数据。也不是无尽的语言数据。而是经过权利清理的、长尾的、真实世界的数据,训练具身的人工智能——机器人、自动驾驶汽车、能够在我们混乱的世界中导航的系统。
想象一下:我在行车记录仪上捕捉到一个稀有的驾驶场景,并在Story上注册。一个朋友为其标记。一个人工智能代理创建合成变体。在Story的图结构链上,每个都成为链接的知识产权。版税自动流回。每个人都获得报酬,每一步都可以在链上追踪。
这就是我现在在Story担任首席人工智能官的原因,构建去中心化、知识产权清理的训练数据的基础设施。是时候让数据成为新的知识产权了。Story是实现这一目标的地方。
更多内容即将到来。让我们开始吧。



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