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Chris Dixon
程式設計、哲學、歷史、互聯網、創業公司、加密。Read Write Own 的作者。管理合夥人 @a16zcrypto.
我們很高興地宣布,我們正在主導Poseidon的1500萬美元種子輪融資,該項目由@StoryProtocol孵化,正在建立一個去中心化的數據層,以協調AI訓練數據的供需。
第一代AI基礎模型是基於看似無限的數據資源進行訓練的。如今,最易獲得的資源,如書籍和網站,已經基本耗盡,數據已成為AI進步的限制因素。
目前剩下的數據大多質量較低或因知識產權保護而無法使用。對於一些最有前景的AI應用——包括機器人、自動駕駛汽車和空間智能——所需的數據甚至尚不存在。現在這些系統需要全新的信息類型:多感官、富含邊緣案例、在自然環境中捕獲的數據。這些物理世界的數據將從何而來?
這個挑戰不僅僅是技術問題——這是一個協調問題。數千名貢獻者必須以分散的方式共同工作,以獲取、標記和維護下一代AI所需的物理數據。我們相信,沒有任何集中式的方法能夠有效地協調所需規模和多樣性的數據創建和管理。去中心化的方法可以解決這個問題。
@psdnai允許供應商收集AI公司所需的數據,同時通過Story的可編程知識產權許可確保知識產權安全。這旨在為互聯網建立一個新的經濟基礎,讓數據創作者能夠公平地獲得報酬,以幫助AI公司推動下一代智能系統的發展。
Poseidon的團隊由首席科學家兼聯合創始人@SPChinchali領導,擁有深厚的AI基礎設施專業知識。Sandeep是德克薩斯大學奧斯汀分校的教授,專注於AI、機器人和分佈式系統,擁有斯坦福大學的AI和分佈式系統博士學位。產品負責人兼聯合創始人@sarickshah在大型企業的金融服務、電信和醫療保健領域擔任機器學習工程師十年,負責擴展AI產品。
我們很高興能支持Poseidon解決AI發展中最關鍵的瓶頸之一。

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穩定幣的明確規則與未來之路
今天在白宮,美國首部加密貨幣立法將簽署成法:GENIUS法案。它為穩定幣提供了明確的規則。
這是一個歷史性的時刻——不僅對加密貨幣而言,對整個世界也是如此。因為穩定幣給了我們從未真正擁有過的東西:開放的貨幣基礎設施。
穩定幣是一種更好的貨幣形式:更快、更便宜、且更具全球性。它們降低了費用,消除了中介。它們是可審計和可編程的。它們允許開發者構建以前無法實現的新型應用:低至無成本的匯款、程序化的微支付、AI原生交易、透明且去中介化的全球商務等等。
穩定幣讓世界能夠接觸到美元,推廣金融自由,並確保下一代金融基礎設施建立在美國標準之上。
長期以來,加密領域的創新者一直在法律不確定性中運作。這種不確定性抑制了進步,驅使建設者流失海外,並造成了互聯網的碎片化。GENIUS法案扭轉了這一局面:它為穩定幣創造了清晰的規則,並為更廣泛的加密市場結構改革鋪平了道路。
這就是互聯網向前推進的方式:通過明確的規則制定。隨著GENIUS法案的通過,穩定幣有了明確的規則,為更好的支付、金融產品和全球金融系統的改革鋪平了道路。
接下來,我們需要對其他加密市場做同樣的事情。參議院可以通過通過CLARITY法案來實現,該法案為更廣泛的加密行業提供了明確的道路規則,為創新者開辟了道路,同時也保護消費者免受詐騙和不良行為者的侵害。
我們相信,美國可以引領互聯網的下一個時代——讀取-寫入-擁有的時代——通過啟用開放的、用戶擁有的協議,而不是定義上個時代的封閉企業平台。這項立法為未來奠定了基礎。這是新篇章的開始。
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我很高興地宣布,我們已經在 @yupp_ai 中領投了 3300 萬美元的種子輪融資,這是一款消費類產品,任何人都可以免費發現和比較最新的 AI 模型。AI 需要強大且值得信賴的人類數據。Crypto 就是為了提供它而構建的。
現代 AI 系統不僅受到計算和演算法的影響,還受到人類反饋的影響。公司使用來自人類反饋的強化學習 (RLHF) 和直接偏好優化 (DPO) 等后訓練技術來改進他們的模型。這些技術可以減少偏差,並實現更高品質、更連貫的提示回應,這對於加速 AI 的進步至關重要。模型評估同樣重要,但只有在首先確定“更好”的含義後,模型才能變得更好。
這就是挑戰所在:公司不喜歡分享 — 他們對數據和培訓流程保密。因此,模型改進受到從封閉系統或靜態基準測試中學到的資訊的限制,而這些系統很少受到實際使用的影響。這些約束使 AI 模型難以評估。使用者也被蒙在鼓裡,幾乎不知道他們的反饋如何塑造模型,或者它是否被使用。一些排行榜和眾包網站試圖闡明這一點,但它們通常不允許使用者審核他們的貢獻或從參與中獲得任何直接好處。聲稱公平和透明的平臺通常更多地依賴於誠信,而不是可執行的標準。
我們相信加密貨幣可以為 AI 這個陰暗的領域帶來透明度和擁有權。區塊鏈可以使人們更容易獲得他們的貢獻獎勵。他們還可以向 AI 構建者提供有關他們納入模型的反饋數據和評估的品質和來源的保證。因此,用戶獲得激勵,構建者獲得值得信賴的數據,每個人都可以審計公開市場的任何一方。
Yupp 眾包模型評估:使用者輸入提示,並排查看多個 AI 生成的回應,然後選擇最佳回應。他們的選擇會創建數字簽名的偏好數據「數據包」,這些數據對 AI 的後期訓練和評估非常有用。除了使用者可以免費訪問最新型號外,他們還可以根據他們提供的反饋獲得獎勵。
Yupp 的設計將人類的判斷轉化為可再生的經濟資源。數據「過期」,因為新的交互取代了它,從而創造了一個自然的飛輪:更多的使用會產生更新鮮的評估;更新鮮的評估會產生更好的模型;更好的模型會吸引更多的使用。所有參與者(從使用者到 AI 模型構建者)都可以參與,並看到相同的透明規則適用於每個人,從而確保一個可信的中立市場。沒有人可以隱藏記分牌,也沒有人可以縱獎勵或結果。
創始人在 AI 和加密領域都擁有豐富的經驗。他們在 Twitter 的早期共同構建了消費級機器學習產品。@pankaj負責Google Pay和 @Coinbase的全球消費者工程。@gilad 是GoogleX的機器學習主管。早期團隊已經擁有來自Google、Coinbase和頂級研究實驗室的高級工程師。
AI 需要基於大規模人工輸入的強大、可靠的評估。Crypto 是可以幫助實現它的信任機器。通過讓世界各地的人們提供模型改進反饋,Yupp 旨在成為 AI 未來的預設評估層。我們很自豪能夠支援 Yupp,並期待幫助他們建立鏈上反饋循環,確保幫助創建人工智慧創新的每個人都能分享人工智慧創新的回報。

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Chris Dixon 已轉發
等等 — 銀行凍結了您畢生的積蓄?
Debanking 暴露...
想像一下,有一天醒來發現您的銀行帳戶被凍結了。
沒有警告。
沒有解釋。
沒有追索權。
這不是一個思想實驗。這是一個真實的情況。這不僅發生在加密公司及其創始人身上,也發生在那些只想過自己生活的普通人身上。這包括我們今天的嘉賓,他親身體驗了“去銀行化”的含義。
在這一集中,我們討論了監控人們帳戶的看不見的演算法、《銀行保密法》的後果,以及加密貨幣和去中心化金融如何提供急需的檢查和安全網,以對抗傳統金融的不透明系統。
完整劇集:
時間 戳:
(0:00) 簡介
(2:03) 去銀行的問題
(5:58) Debanking:個人故事
(7:33) 了解《銀行保密法》
(11:53) 資訊真空
(16:55) 對加密公司的影響
(20:07) 回應懷疑論者
(22:07) 銀行:好與壞
(27:35) 最可怕的時刻
(36:17) “阻塞點 2.0 行動”
(38:08) 《銀行保密法》的歷史
(44:04) 安全劇院
(45:31) 您會改變什麼?
(48:45) 財務整合的影響
(49:30) 加密貨幣作為銀行解決方案
(53:02) Debanking 仍在進行嗎?
(58:35) 未解之謎
(1:01:47) 再說一個 Debanking 的故事
(1:08:07) 陰謀還是巧合?
(1:09:39) 不應該這麼難
(1:11:18) 從 SEC 的陰雲下走出來
(1:14:23) 迫切需要立法
(1:17:26) 可能的科技期貨
(1:19:33) 給創始人的建議
(1:22:04) 最後的思考
帶 @MinarikLaw @EMinSF @rhhackett
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