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Liz Harkavy
Crypto @a16z | Séjours à @Facebook, @NASAJPL, @GoldmanSachs | Physique et CS @MIT Meng EECS @MIT ||
La semaine dernière a été historique pour la crypto et pour les États-Unis avec l'adoption de la législation sur les stablecoins, l'une des rares lois financières majeures signées au cours des 25 dernières années. Cela marque une étape significative vers la transformation des États-Unis en foyer de la crypto.
Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer notre investissement initial dans @CowrieIO, une société de conseil native de la crypto basée dans le Wyoming, spécialisée dans la conformité fiscale nationale et la structuration d'entités. Nous croyons que les États-Unis sont sur la voie de l'adoption d'une législation crypto complète, et @DKerr_Cowrie & Cowrie sont bien positionnés pour aider les DAOs et les projets crypto à respecter leurs obligations réglementaires.
Découvrez-en plus sur Cowrie et notre vision pour l'avenir des corporations et fondations crypto ci-dessous.
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J'éprouve une étrange joie à dire aux modèles d'IA qu'ils ont tort. Il s'avère que cet instinct est en fait précieux : les retours humains sont ce qui rend les modèles d'IA meilleurs, et @pankaj et l'équipe de Yupp ont construit la plateforme parfaite pour l'exploiter.
Je suis tellement enthousiaste à l'idée de soutenir @yupp_ai alors qu'ils construisent une infrastructure ouverte pour l'évaluation des modèles d'IA.

Chris Dixon14 juin 2025
Je suis ravi d'annoncer que nous avons dirigé un tour de financement de 33 millions de dollars dans @yupp_ai, un produit grand public qui permet à quiconque de découvrir et de comparer les derniers modèles d'IA gratuitement. L'IA a besoin de données humaines robustes et fiables. La crypto est conçue pour les fournir.
Les systèmes d'IA modernes sont façonnés non seulement par le calcul et les algorithmes, mais aussi par les retours humains. Les entreprises utilisent des techniques post-formation telles que l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) et l'optimisation des préférences directes (DPO) pour améliorer leurs modèles. Ces techniques peuvent réduire les biais et permettre des réponses de meilleure qualité et plus cohérentes aux incitations — crucial pour accélérer les progrès en IA. L'évaluation des modèles est également critique, mais un modèle ne peut être amélioré qu'après avoir d'abord décidé ce que signifie "meilleur".
C'est là que les défis surgissent : les entreprises n'aiment pas partager — elles gardent leurs données et leurs processus de formation secrets. En conséquence, les améliorations des modèles sont contraintes par ce qui peut être appris à partir de systèmes fermés ou de références statiques qui sont rarement informées par l'utilisation réelle. Ces contraintes rendent l'évaluation des modèles d'IA difficile. Les utilisateurs sont également laissés dans l'ignorance, avec peu d'informations sur la manière dont leurs retours influencent les modèles ou s'ils sont utilisés du tout. Certains classements et sites de crowdsourcing tentent d'éclairer cette situation, mais ils ne permettent généralement pas aux utilisateurs d'auditer leurs contributions ou de voir un bénéfice direct de leur participation. Les plateformes qui prétendent être équitables et transparentes s'appuient souvent plus sur la bonne foi que sur des normes applicables.
Nous croyons que la crypto peut apporter transparence et propriété à ce domaine obscur de l'IA. Les blockchains peuvent faciliter la réception de récompenses pour les contributions des gens. Elles peuvent également fournir aux créateurs d'IA des garanties sur la qualité et l'origine des données de retour et des évaluations qu'ils intègrent dans leurs modèles. Ainsi, les utilisateurs obtiennent des incitations, les créateurs obtiennent des données fiables, et tout le monde peut auditer chaque côté du marché ouvert.
Yupp crowdsourcise l'évaluation des modèles : les utilisateurs saisissent des incitations, voient plusieurs réponses générées par l'IA côte à côte, puis choisissent les meilleures. Leurs choix créent des "paquets" de données de préférence numériquement signés qui sont utiles pour la post-formation et l'évaluation de l'IA. En plus d'accéder aux derniers modèles gratuitement, les utilisateurs reçoivent des récompenses basées sur les retours qu'ils fournissent.
Le design de Yupp transforme le jugement humain en une ressource économique renouvelable. Les données "expirent" à mesure que de nouvelles interactions les remplacent, créant un effet de cycle naturel : plus d'utilisation génère des évaluations plus fraîches ; des évaluations plus fraîches produisent de meilleurs modèles ; de meilleurs modèles attirent plus d'utilisation. Tous les participants — des utilisateurs aux créateurs de modèles d'IA — peuvent participer et voir que les mêmes règles transparentes s'appliquent à tous, garantissant un marché crédiblement neutre. Personne ne peut cacher le tableau de bord, et personne ne peut manipuler les récompenses ou les résultats.
Les fondateurs apportent une expérience approfondie à la fois en IA et en crypto. Ils ont construit ensemble des produits d'apprentissage automatique à l'échelle des consommateurs dans les premiers jours de Twitter. @pankaj a dirigé l'ingénierie des consommateurs à l'échelle mondiale pour Google Pay et @Coinbase. @gilad était responsable de l'apprentissage automatique chez GoogleX. L'équipe initiale compte déjà des ingénieurs seniors de Google, Coinbase et des laboratoires de recherche de premier plan.
L'IA a besoin d'une évaluation forte et fiable basée sur des contributions humaines à grande échelle. La crypto est la machine de confiance qui peut aider à la fournir. En permettant aux gens du monde entier de contribuer des retours améliorant les modèles, Yupp vise à devenir la couche d'évaluation par défaut pour l'avenir de l'IA. Nous sommes fiers de soutenir Yupp et avons hâte de les aider à construire la boucle de retour d'information on-chain qui garantit que les récompenses de l'innovation en IA sont partagées par tous ceux qui aident à la créer.

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Les agents d'IA perturbent l'économie du web ouvert. Les sites de contenu perdent du trafic, les paywalls se multiplient et les agents qui s'intègrent aux fournisseurs de données existent en grande partie dans des silos d'information.
Mais que se passerait-il si nous pouvions intégrer le partage des revenus directement dans l'architecture d'Internet ?
Lisez à ce sujet ainsi que d'autres cas d'utilisation auxquels notre équipe a réfléchi ci-dessous.

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Liz Harkavy a reposté
Nous entrons dans une nouvelle ère de la robotique où les systèmes généralisés commencent à fonctionner dans le monde réel, mais les chercheurs ne disposent toujours pas de bons outils pour comprendre leurs données. C’est pourquoi j’ai créé ARES, une plate-forme open source pour l’ingestion, l’annotation et la conservation de données robotiques.

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Liz Harkavy a reposté
Glider vient de lever 4 millions de dollars pour réinventer l’avenir de l’investissement 🦇♾️ dans les cryptomonnaies
Dirigé par @a16zcrypto CSX, avec le soutien de @cbventures, @Uniswap, @GSR_io, @moonpay, @SeliniCapital, @genventurecap, @pivotglobal_xyz, First Commit @hardi_meybaum et @anagramxyz.

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