“Набір даних зображень штучного інтелекту, розроблений децентралізованим постачальником рішення AI OORT, побачив значний успіх на платформі Google Kaggle.oort’s різноманітні інструменти Kaggle Set Listing Setting Data Listing був випущений на початку квітня; З тих пір він піднявся на першу сторінку в декількох категоріях. Kaggle-це онлайн-платформа, що належить Google, для змагань з науки та машинного навчання, навчання та співпраці. Рамкумар Субраманіам, основний дописувач проекту Crypto AI Openledger, заявив Cointelegraph, що “рейтинг Kaggle на передній сторінці є сильним соціальним сигналом, що вказує на те, що набір даних залучає правильні спільноти вчених даних, машинне навчання та практикуючі” Max Li, засновник та CEO, що відповідає за те, що він ставить до себе, що стосується фірми “спостереження за те, що він здійснює рецепт, що займається рецептом, що займається обіцянкою. Дані про навчання, зібрані за допомогою децентралізованої моделі. Він додав: “Органічний інтерес з боку громади, включаючи активне використання та внески-демонструє, як децентралізовані, керовані громадою трубопроводи, такі як OORT’s можуть досягти швидкого розподілу та залучення, не покладаючись на централізовані посередники. Among those is an in-car voice commands data set, one for smart home voice commands and another one for deepfake videos meant to improve AI-powered media verification.Related: AI agents are coming for DeFi — Wallets are the weakest linkFirst page in multiple categoriesThe data set in question was independently verified by Cointelegraph to have reached the first page in Kaggle’s General AI, Retail & Shopping, Manufacturing, and Engineering categories earlier цього місяця. На момент публікації він втратив ці позиції після можливого непов’язаного оновлення набору даних 6 травня, а інше 14 травня. Набір даних Oort на першій сторінці Kaggle в інженерній категорії. Джерело: Каггле, визнавши досягнення, Субраманіам сказав Cointelegraph, що “це не є остаточним показником реального прийняття чи якості підприємства”. Він сказав, що те, що встановлює встановлення даних OORT, ” – це не лише рейтинг, а про походження та стимулюючий рівень, що стоїть за набором даних”. Він пояснив, “на відміну від централізованих постачальників, які можуть покладатися на непрозорі трубопроводи, прозора, потенціал для постійного вдосконалення, припускаючи, що правильне управління існує. Заохочення до організації економічно цінної діяльності “. Пов’язано: Пот-гаманець додає асистента AI, розширюється до багатошенних даних AI-якості AI AI: дефіцитні композиції, опубліковані дослідницькою фірмою AI EPOCH AI, підрахував, що створені людиною Текст AI будуть вичерпані в 2028 році. Тиск є достатньо, що інвестори зараз є посередничами, що надають правозахисні права, що надають права наконуті правозахисні права, що надають права, що надають права на правозахист, що надають правозахисні правопорушення, що надають правозахисні правопорушення, що надають правозахисні правопорушення, що надають права наконуті правозахисні права, що надають правозахисні права, що надають правозахисні права, що надають правозахисні права, що надають правозахисні права, що надають права наколенті. Все більш дефіцитні дані про навчання AI та те, як вони можуть обмежувати зростання в просторі, поширюються роками. Незважаючи на те, що синтетичні (генерації AI) дані все частіше використовуються принаймні з певним ступенем успіху, дані людини все ще значною мірою розглядаються як кращі альтернативні, якісні дані, що призводять до кращих моделей AI. Коли саме це стосується зображень для тренувань AI, зокрема, все стає все більш ускладнюється художниками, які саботують зусилля підготовки. Призначений для захисту своїх зображень від використання для навчання AI без дозволу, Nightshade дозволяє користувачам «отруїти» свої зображення та сильно погіршити продуктивність моделі. Джерело: ForeDatasciencesubramaniam сказав: “Ми входимо в епоху, коли високоякісні дані зображення стануть все більш дефіцитними”. Він також визнав, що цей дефіцит робить більш жахливим завдяки зростаючій популярності отруєння зображенням: “З піднесенням таких методик, як замикання зображень та змагальний водяний маркінг для отрути AI, набори даних відкритих кодів стикаються з подвійним викликом: кількістю та довірою”. За його словами, такі проекти “можуть стати не просто альтернативами, а стовпами вирівнювання AI та походженням в економіці даних.”, – Напишіть: cointelegraph.com
Набір даних про навчання штучного інтелекту, розроблений децентралізованим постачальником рішень AI Oort, побачив значний успіх на платформі Google Kaggle.
Різноманітні інструменти OORT Kaggle Set Listing було опубліковано на початку квітня; З тих пір він піднявся на першу сторінку в декількох категоріях. Kaggle-це онлайн-платформа, що належить Google, для змагань з науки та машинного навчання, навчання та співпраці.
Ramkumar Subramaniam, основний учасник проекту Crypto AI Openledger, заявив Cointelegraph, що “рейтинг Kaggle на першій сторінці-це сильний соціальний сигнал, що свідчить про те, що набір даних залучає правильні спільноти вчених даних, інженерів машинного навчання та практикуючих”.
Макс Лі, засновник та генеральний директор OORT, заявив Cointelegraph, що фірма “спостерігала перспективні показники залучення, які підтверджують ранній попит та актуальність” своїх навчальних даних, зібраних за допомогою децентралізованої моделі. Він додав:
«Органічний інтерес з боку спільноти, включаючи активне використання та внески-демонструє, як децентралізовані, керовані громадою трубопроводи, такі як OORT можуть досягти швидкого розподілу та залучення, не покладаючись на централізованих посередників».
Лі також сказав, що в найближчі місяці Oort планує випустити кілька інших наборів даних. Серед них-це набір даних про голосові команди в автомобілі, один для команд Smart Home Voice та ще одне для відео DeepFake, призначених для покращення перевірки медіа, що працюють на AI.
Пов’язаний: Агенти AI приходять для Defi – гаманці – це найслабша ланка
Перша сторінка з декількох категорійНабору даних, про який йдеться, Cointelegraph був незалежно, що перейшов на першу сторінку в загальних категоріях AI, роздрібної торгівлі та покупки, виробництва та інженерії Kaggle, на початку цього місяця. На момент публікації він втратив ці позиції після можливого непов’язаного оновлення набору даних 6 травня, а інше – 14 травня.
Встановлення даних OORT на першій сторінці Kaggle в інженерній категорії. Джерело: КеглВизнаючи досягнення, Субраманіам сказав Cointelegraph, що “це не є остаточним показником усиновлення в реальному світі чи якості підприємства”. Він сказав, що те, що встановлює встановлення даних OORT, ” – це не лише рейтинг, а про походження та стимулюючий рівень, що стоїть за набором даних”. Він пояснив:
“На відміну від централізованих постачальників, які можуть покладатися на непрозорі трубопроводи, прозора система, що викликає токен, пропонує відстеження, курацію громади та потенціал для постійного вдосконалення, припускаючи, що правильне управління існує”.
Лекс Соколін, партнер компанії AI Venture Capital Firm Generative Ventures, заявив, що, хоча він не вважає, що ці результати важко повторити: “Це показує, що криптовалюти можуть використовувати децентралізовані стимули для організації економічно цінної діяльності”.
Пов’язаний: Гаманець з поту, додає асистента AI, розширюється до багатошільного дефія
Якісні дані про навчання AI: дефіцитний товарДані, опубліковані дослідницькою фірмою AI EPOCH AI, підрахували, що текст, що створюється людиною, текст AI навчання буде вичерпано в 2028 році. Тиск достатньо високий, що інвестори зараз опосередковують угоди, що надають права на матеріали, захищені авторським правом, компаніям AI.
Звіти, що стосуються дедалі дефіцитних даних про навчання AI, і про те, як вони можуть обмежувати зростання в просторі, поширюються роками. Незважаючи на те, що синтетичні (генерації AI) дані все частіше використовуються принаймні з певним ступенем успіху, дані людини все ще значною мірою розглядаються як кращі альтернативні, якісні дані, що призводять до кращих моделей AI.
Що стосується конкретно для тренувань AI, то все стає все більш ускладнюється з художниками, які саботують навчальні зусилля. Призначений для захисту своїх зображень від використання для навчання AI без дозволу, Pightshade дозволяє користувачам «отруїти» свої зображення та сильно погіршити продуктивність моделі.
Продуктивність моделі за кількість отруєних зображень. Джерело: На бікСубраманіам сказав: “Ми вступаємо в епоху, коли високоякісні дані зображення стануть все більш дефіцитними”. Він також визнав, що цей дефіцит робить більш жахливим завдяки зростаючій популярності отруєння зображення:
“З піднесенням таких прийомів, як маскування зображення та змагальний водяний маркінг для отруйних тренувань AI, набори даних з відкритим кодом стикаються з подвійним викликом: кількості та довіри”.
У цій ситуації Субраманіам заявив, що набори даних, що підлягають перевіреній та громаді, є “більш цінними, ніж будь-коли”. За його словами, такі проекти “можуть стати не просто альтернативами, а стовпами вирівнювання та походження в економіці даних”.
Журнал: AI Eye: AI, який навчається вмісту AI, збожеволіть, чи є теми лідером втрат для даних AI?