Me complace anunciar que hemos liderado una ronda inicial de 33 millones de dólares en @yupp_ai, un producto de consumo que permite a cualquiera descubrir y comparar los últimos modelos de IA de forma gratuita. La IA necesita datos humanos sólidos y fiables. Las criptomonedas están diseñadas para proporcionarlo. Los sistemas modernos de IA están moldeados no solo por la computación y los algoritmos, sino también por la retroalimentación humana. Las empresas utilizan técnicas posteriores a la formación como el Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) y la Optimización Directa de Preferencias (DPO) para mejorar sus modelos. Estas técnicas pueden reducir el sesgo y permitir respuestas más coherentes y de mayor calidad a las indicaciones, lo que es crucial para acelerar el progreso de la IA. La evaluación del modelo es igualmente crítica, pero un modelo solo puede mejorarse después de decidir primero qué significa "mejor". Ahí es donde surgen los desafíos: a las empresas no les gusta compartir, mantienen en secreto sus datos y procesos de capacitación. Como resultado, las mejoras del modelo se ven limitadas por lo que se puede aprender de los sistemas cerrados o de los puntos de referencia estáticos que rara vez se basan en el uso en el mundo real. Estas limitaciones hacen que los modelos de IA sean difíciles de evaluar. Los usuarios también se quedan en la oscuridad, con poca información sobre cómo sus comentarios dan forma a los modelos o si se utilizan en absoluto. Algunas tablas de clasificación y sitios de crowdsourcing intentan arrojar luz aquí, pero generalmente no permiten a los usuarios auditar sus contribuciones ni ver ningún beneficio directo de participar. Las plataformas que afirman ser justas y transparentes a menudo se basan más en la buena fe que en las normas aplicables. Creemos que las criptomonedas pueden aportar transparencia y propiedad a esta turbia área de la IA. Las cadenas de bloques pueden facilitar que las personas reciban recompensas por sus contribuciones. También pueden proporcionar a los creadores de IA garantías sobre la calidad y la procedencia de los comentarios, los datos y las evaluaciones que están incorporando a sus modelos. De este modo, los usuarios obtienen incentivos, los constructores obtienen datos fiables y todo el mundo puede auditar a ambos lados del mercado abierto. Evaluación del modelo de Yupp crowdsourcing: los usuarios ingresan indicaciones, ven múltiples respuestas generadas por IA una al lado de la otra y luego eligen las mejores. Sus elecciones crean "paquetes" firmados digitalmente de datos de preferencias que son útiles para el entrenamiento y la evaluación posteriores a la IA. Además de que los usuarios obtienen acceso a los últimos modelos de forma gratuita, reciben recompensas en función de los comentarios que proporcionan. El diseño de Yupp convierte el juicio humano en un recurso económico renovable. Los datos "caducan" a medida que las nuevas interacciones los reemplazan, creando un volante natural: un mayor uso produce evaluaciones más frescas; las evaluaciones más recientes producen mejores modelos; Los mejores modelos atraen más uso. Todos los participantes, desde los usuarios hasta los creadores de modelos de IA, pueden participar y ver que las mismas reglas transparentes se aplican a todos, lo que garantiza un mercado creíblemente neutral. Nadie puede ocultar el marcador y nadie puede manipular las recompensas o los resultados. Los fundadores aportan una profunda experiencia tanto en IA como en criptomonedas. Juntos crearon productos de aprendizaje automático a escala de consumidor en los primeros días de Twitter. @pankaj dirigió la ingeniería de consumo global para Google Pay y @Coinbase. @gilad fue líder de aprendizaje automático en GoogleX. El primer equipo ya cuenta con ingenieros senior de Google, Coinbase y los principales laboratorios de investigación. La IA necesita una evaluación sólida y fiable basada en aportaciones humanas a gran escala. Las criptomonedas son la máquina de confianza que puede ayudar a conseguirlo. Al permitir que personas de todo el mundo contribuyan con comentarios para mejorar el modelo, Yupp tiene como objetivo convertirse en la capa de evaluación predeterminada para el futuro de la IA. Estamos orgullosos de respaldar a Yupp y esperamos ayudarlos a construir el ciclo de retroalimentación en cadena que garantice que las recompensas de la innovación en IA sean compartidas por todos los que ayudan a crearla.