Aria en la Cámara de los Lores 🇬🇧 Nos uniremos a un panel sobre IA e industrias creativas la próxima semana en Londres organizado por @WIRED Summer Lab y @aifaventures. La @PalomarRo de Aria hablará junto a líderes de la música, la moda, el cine y el arte.

<Historia, ganando un nuevo impulso> Una nueva figura se ha unido a @StoryProtocol, que está remodelando la industria del contenido a través de la tokenización de IP. Él es Sandeep Chinchali, profesor de UT Austin y experto en inteligencia artificial, robótica y sistemas distribuidos. Sandeep Chinchali, ex investigador de la NASA, estudió IA generativa y robótica en la nube en Stanford, y actualmente es profesor en UT Austin, ocupándose de la conducción autónoma y los modelos de aprendizaje automático distribuido. Durante su investigación, instaló cajas negras directamente en los vehículos para recopilar datos del mundo real, analizando escenas raras conocidas como eventos de "cola larga". Se dio cuenta profundamente de la importancia de la calidad y la escasez de datos al etiquetar estos datos y entrenar modelos de IA livianos en hardware de TPU de aprendizaje profundo. En el proceso, se planteó una pregunta a sí mismo. "Para que la IA funcione correctamente en la realidad, necesita datos de calidad, no solo modelos. Y para recopilar esos datos voluntariamente, es necesaria una estructura de incentivos efectiva". Encontró la respuesta en Story. @StoryProtocol define los datos no solo como un recurso sino como propiedad intelectual, y está construyendo un sistema de recompensas en cadena. Recopilación de datos raros → Etiquetado → Síntesis → Registro en cadena → Distribución de regalías Cada paso se rastrea de forma transparente en la cadena. El profesor Sandeep lo explica de la siguiente manera. "Registro una rara escena de conducción capturada por mi dashcam en Story, y un amigo la etiqueta. Con base en esto, la IA crea datos sintéticos, generando IP conectada en cada paso, y las regalías se distribuyen automáticamente a todos los contribuyentes". Como director de IA de Story, el profesor Sandeep Chinchali dirigirá la estrategia general de IA, la infraestructura de datos de aprendizaje en cadena y el diseño de un sistema de recompensa de datos distribuido. Define el valor de los datos de la siguiente manera. "Los datos son la nueva IP".

Preguntamos al @SPChinchali sobre el papel de la PI en la era de la IA. "Básicamente, todos los conjuntos de datos públicos tienen una licencia no comercial. "A veces, los modelos de IA generativa que crean imágenes podrían haber sido entrenados con datos inseguros de IP y ni siquiera pueden usar datos sintéticos". "En lo que realmente se está enfocando @StoryProtocol es en la próxima generación de modelos de cimentación". "No se pueden simplemente raspar esos datos en Internet".

Un equipo de desarrollo de agentes de IA

<Comienza el próximo capítulo: dar la bienvenida a Sandeep Chinchali como director de IA> La semana pasada, compartimos el Capítulo 2 de la historia. Nuestra visión es construir la infraestructura nativa de IA para la economía de propiedad intelectual de setenta billones de dólares. Hoy, esa visión avanza. Estoy emocionado de darle la bienvenida a @SPChinchali como nuestro director de IA. Cuando vi por primera vez la experiencia de Sandeep (doctorado en Stanford, jpl de la NASA, profesor de UT Austin, ingeniero temprano en una startup adquirida por VMware), esperaba un perfil técnico y académico interprofundo. Lo que llamó la atención fue la claridad con la que conectó su experiencia con lo que realmente hay que construir. Ha pasado más de una década trabajando en uno de los problemas más difíciles de la IA: cómo capturar y estructurar los datos correctos del mundo real para entrenar sistemas inteligentes. Ha recopilado y etiquetado datos de cola larga, ha entrenado modelos en dispositivos periféricos y se ha enfrentado a las mismas limitaciones que ahora encuentran los laboratorios de IA. Su creencia en las criptomonedas proviene de la experiencia de primera mano. Lo vio como la única base viable para los incentivos, la procedencia y la coordinación a gran escala. Con el tiempo, esa convicción se agudizó. Después de años de trabajar en estos problemas en laboratorios de robótica, en aulas y en startups, Sandeep llegó a una conclusión clara: resolverlos requiere algo construido a propósito. Cuando vio lo que habíamos construido en Story, hizo clic al instante. Esta era la pieza que faltaba. Y trae a la gente con él. Una de las cosas que noté al principio de nuestras conversaciones es la frecuencia con la que habla de sus estudiantes. No solo de pasada, sino con verdadero orgullo y curiosidad. Hace referencia a lo que están construyendo, a lo que les entusiasma, a las preguntas que se hacen. Y de alguna manera, esas historias siempre se remontan a lo que estamos trabajando en Story. Ese hábito de tejer ideas a través de personas y disciplinas no es performativo. Es simplemente cómo piensa. Esa curiosidad y apertura son parte de lo que lo convierten en un comunicador tan poderoso. No reduce la complejidad en aras de la accesibilidad. Construye puentes. Ya sea que esté hablando con investigadores, constructores o socios, se encuentra con las personas donde están y las hace avanzar. Es exactamente el tipo de mentalidad que se adapta al momento. La dirección de la IA es cada vez más clara. La competencia ya no se trata de computación o diseño de modelos. El cómputo está concentrado. Los modelos se clonan en cuestión de semanas. Lo que sigue siendo escaso son los datos: especialmente los datos del mundo real con IP que no se pueden extraer ni simular. En los últimos meses, los principales equipos de IA han acudido a nosotros en busca de infraestructuras que hagan utilizable este tipo de datos. Quieren sistemas en los que la procedencia, los permisos y los flujos de regalías estén integrados desde el principio. Story es la única infraestructura diseñada específicamente para permitir esto a escala. Registramos datos del mundo real como IP, realizamos un seguimiento de su ciclo de vida completo, desde la captura hasta la anotación y la generación sintética, y enrutamos las regalías a todos los contribuyentes. Para liderar este esfuerzo, necesitábamos algo más que experiencia técnica. Necesitábamos a alguien que pudiera igualar la escala y la ambición de lo que estamos construyendo: alguien con la rara combinación de pensamiento sistémico profundo, experiencia práctica y curiosidad genuina. Eso es Sandeep. Ha desarrollado a través de la robótica, el aprendizaje automático y la infraestructura descentralizada. Y lo que es igual de importante, aporta una apertura y una generosidad intelectual que lo convierten en un conector. Escucha atentamente, extrae información de todos los dominios y fundamenta todo en el panorama general. Esa combinación de rigor, claridad y propósito es exactamente lo que requiere este momento. Sandeep liderará la estrategia de IA de Story en investigación, desarrollo de productos y ecosistemas, incluido el lanzamiento de nuevas primitivas para datos y capacitación descentralizados. Este es un importante paso adelante para Story. Creemos que la propiedad intelectual de los datos definirá la próxima era de la IA. Con Sandeep a bordo, ese futuro está al alcance de la mano. Vamos a construir. Más por venir la próxima semana.

He pasado mi carrera persiguiendo una pregunta: ¿Cómo recopilamos los datos correctos para hacer que la IA funcione en el mundo real? Desde los laboratorios de Stanford hasta las aulas de UT Austin, busqué en todas partes. La respuesta no es otro laboratorio de IA, sino una cadena de bloques construida para tratar los datos como propiedad intelectual. Es por eso que me uno a @StoryProtocol como su director de IA. En Stanford, estudié "robótica en la nube", cómo flotas de robots podrían usar la computación distribuida para aprender juntos. Incluso monté una dashcam en mi coche para resolver esto: Si los robots solo pudieran cargar entre el 5 y el 10% de lo que ven, ¿cómo seleccionamos los datos más valiosos? La mayor parte eran imágenes aburridas de la autopista. Pero el <1% capturó escenas raras: Waymos autónomos, sitios de construcción, humanos impredecibles. Esos datos de "cola larga" hicieron que los modelos fueran más inteligentes. Lo etiqueté a mano, incluso pagué al servicio de etiquetado de Google Cloud para anotar mis imágenes con conceptos de nicho como "unidad LIDAR" y "vehículo autónomo", y entrené modelos que se ejecutaban en un TPU del tamaño de un USB. Pero la academia solo llega hasta cierto punto. En UT Austin, mis preguntas cambiaron: → ¿Cómo podemos recopilar datos raros para mejorar el aprendizaje automático? → ¿Qué sistemas de incentivos funcionan realmente? Eso me llevó a las criptomonedas: blockchains, economías de tokens, incluso DePIN. Escribí en mi blog, escribí artículos sobre ML descentralizado, pero todavía me preguntaba: ¿quién está construyendo realmente esta infraestructura? Por casualidad, conocí al equipo de Story. Me invitaron a dar una charla en su oficina de Palo Alto. Eran las 6 de la tarde, la sala todavía estaba llena. Divagé sobre la "IA neurosimbólica" y terminé con una diapositiva llamada "Una pizca de cripto". Esa charla se convirtió en un papel de asesoramiento, que ahora se convirtió en algo mucho más grande. Estamos en un momento crucial. La computación está resuelta en su mayoría. Las arquitecturas de modelo se copian durante la noche. El verdadero foso son los datos. No raspado de Reddit. No es un lenguaje interminable. Pero los datos del mundo real, de cola larga y con derechos claros que entrenan a la IA incorporada: robots, vehículos autónomos, sistemas que navegan por nuestro mundo desordenado. Imagínese esto: capturo una escena de conducción rara en la dashcam y la registro en Story. Un amigo lo etiqueta. Un agente de IA crea variantes sintéticas. En la cadena estructurada en gráficos de Story, cada uno se convierte en IP vinculada. Las regalías fluyen automáticamente. A todo el mundo se le paga, cada paso se puede rastrear en la cadena. Es por eso que ahora soy director de IA en Story construyendo los rieles para datos de entrenamiento descentralizados y autorizados por IP. Es hora de convertir los datos en la nueva IP. Story es el lugar para hacerlo. Mucho más por venir pronto. Vamos.

La robótica ha sido un campo en rápida evolución, experimentando un progreso significativo en los últimos años, particularmente en conjunto con los recientes avances en VLM. Esto me hace preguntarme cómo se debe manejar la propiedad de los robots.

Los datos son el activo más valioso de la PI. @StoryProtocol está reescribiendo la infraestructura IP para acelerar la próxima ola de innovación en IA. Desde los datos de entrenamiento hasta los APR de IP, el Capítulo 2 ya está aquí, y no ha hecho más que empezar. 🧵⤵️

Esperen hasta lo que esta asociación traiga más

Una empresa que es una infraestructura para la computación acaba de alcanzar la capitalización de mercado de 4 billones de dólares. ¿Qué pasa con una infraestructura que otorga derechos de propiedad a los datos mediante el registro y la concesión de licencias? ¿Convertir los datos en IP?