يسعدني أن أعلن أننا قادنا جولة تأسيسية بقيمة 33 مليون دولار في عام @yupp_ai ، وهو منتج استهلاكي يسمح لأي شخص باكتشاف أحدث طرازات الذكاء الاصطناعي ومقارنتها مجانا. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات بشرية قوية وجديرة بالثقة. تم تصميم التشفير لتوفيره. لا تتشكل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة من خلال الحوسبة والخوارزميات فحسب ، بل من خلال ردود الفعل البشرية. تستخدم الشركات تقنيات ما بعد التدريب مثل التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) وتحسين التفضيلات المباشرة (DPO) لتحسين نماذجها. يمكن لهذه التقنيات أن تقلل من التحيز وتمكن من استجابات أعلى جودة وأكثر تماسكا للمطالبات - وهو أمر بالغ الأهمية لتسريع التقدم في الذكاء الاصطناعي. يعد تقييم النموذج أمرا بالغ الأهمية بالمثل ، ولكن لا يمكن تحسين النموذج إلا بعد تحديد معنى كلمة "الأفضل" أولا. هذا هو المكان الذي تنشأ فيه التحديات: لا تحب الشركات المشاركة - فهي تحافظ على سرية بياناتها وعمليات التدريب. نتيجة لذلك ، يتم تقييد تحسينات النموذج بما يمكن تعلمه من الأنظمة المغلقة أو المعايير الثابتة التي نادرا ما يتم إبلاغها باستخدام العالم الحقيقي. هذه القيود تجعل من الصعب تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي. يترك المستخدمون أيضا في الظلام ، مع القليل من الأفكار حول كيفية تشكيل ملاحظاتهم للنماذج أو ما إذا كان يتم استخدامها على الإطلاق. تحاول بعض لوحات المتصدرين ومواقع التعهيد الجماعي تسليط الضوء هنا ، لكنها عموما لا تمكن المستخدمين من تدقيق مساهماتهم أو رؤية أي فائدة مباشرة من المشاركة. غالبا ما تعتمد المنصات التي تدعي أنها عادلة وشفافة على حسن النية أكثر من المعايير القابلة للتنفيذ. نعتقد أن العملات المشفرة يمكن أن تجلب الشفافية والملكية إلى هذه المنطقة الغامضة من الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تسهل سلاسل الكتل على الأشخاص الحصول على مكافآت مقابل مساهماتهم. يمكنهم أيضا تزويد منشئي الذكاء الاصطناعي بتأكيدات حول جودة ومصدر بيانات التعليقات والتقييمات التي يدمجونها في نماذجهم. لذلك يحصل المستخدمون على حوافز ، ويحصل البناة على بيانات جديرة بالثقة ، ويمكن للجميع تدقيق أي من جانبي السوق المفتوحة. تقييم نموذج المصادر الجماعية ل Yupp: يقوم المستخدمون بإدخال المطالبات ، ورؤية العديد من الاستجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي جنبا إلى جنب ، ثم اختيار أفضلها. تنشئ خياراتهم "حزم" موقعة رقميا من بيانات التفضيلات المفيدة لتدريب وتقييم الذكاء الاصطناعي بعد ذلك. بالإضافة إلى وصول المستخدمين إلى أحدث الموديلات مجانا ، فإنهم يحصلون على مكافآت بناء على التعليقات التي يقدمونها. يحول تصميم يوب الحكم البشري إلى مورد اقتصادي متجدد. البيانات "تنتهي" عندما تحل محلها التفاعلات الأحدث ، مما يخلق دولاب الموازنة الطبيعي: المزيد من الاستخدام ينتج عنه تقييمات أكثر حداثة. التقييمات الأحدث تسفر عن نماذج أفضل. نماذج أفضل تجذب المزيد من الاستخدام. يمكن لجميع المشاركين - من المستخدمين إلى منشئي نماذج الذكاء الاصطناعي - المشاركة ورؤية أن نفس القواعد الشفافة تنطبق على الجميع ، مما يضمن سوقا محايدا بشكل موثوق. لا يمكن لأحد إخفاء لوحة النتائج ، ولا يمكن لأحد التلاعب بالمكافآت أو النتائج. يجلب المؤسسون خبرة عميقة في كل من الذكاء الاصطناعي والتشفير. قاموا ببناء منتجات التعلم الآلي على نطاق المستهلك معا في الأيام الأولى لتويتر. @pankaj إدارة هندسة المستهلك العالمية ل Google Pay و @Coinbase. كان @gilad رائدا في التعلم الآلي في GoogleX. يحصي الفريق المبكر بالفعل على كبار المهندسين من Google و Coinbase وأفضل مختبرات الأبحاث. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تقييم قوي وموثوق يعتمد على مدخلات بشرية واسعة النطاق. التشفير هو آلة الثقة التي يمكن أن تساعد في تسليمها. من خلال تمكين الأشخاص في جميع أنحاء العالم من المساهمة بتعليقات تحسين النموذج ، يهدف Yupp إلى أن يصبح طبقة التقييم الافتراضية لمستقبل الذكاء الاصطناعي. نحن فخورون بدعم Yupp ونتطلع إلى مساعدتهم في بناء حلقة التعليقات على السلسلة التي تضمن مشاركة مكافآت ابتكار الذكاء الاصطناعي من قبل كل من يساعد في إنشائه.