Tenk deg at du aldri bretter klesvask igjen. Internett trente LLM-er, men roboter og selvkjørende biler trenger treningsdata som er mye mer utfordrende å hente. Poseidon muliggjør innsamling, kuratering og lisensiering av virkelige data for å akselerere fysisk AI. Brukstilfeller:

Jeg er oppriktig overrasket over å se @a16z firedoble ned på et enkelt prosjekt, men det gir mening hvis de ser på Poseidon som katalysatoren for $IP. @psdnai henter og kuraterer datasett av høy kvalitet, tokeniserer dem på @StoryProtocol for full herkomst og kobler leverandører med AI-team gjennom automatisert lisensiering og betalinger. Det nivået av lisensiering og samsvar i stor skala er bare mulig med Storys IP-skinner. Hver datahandel blir reell blokkromsbruk og låser $IP inn i betalingsflyten, og knytter tokenetterspørselen til AI-datavekst. Hvis Poseidon trekker både leverandører og kjøpere, kan det bli Storys flaggskip-app, som gir næring til aktivitet på kjeden, gebyrvolum og token-verktøyet Story må stå alene som en IP-kjede (teamet antyder allerede at etterspørselen har blitt bekreftet av topp robotikkgrupper). Det låser også Story inn i den bredere AI-økonomien, og gir investorer en klar linje mellom Storys oppside og en sektor som ekspanderer raskt. Først ut: treningsdata for robotikk. Neste stopp: lyd-, biometri- og helsedatasett.

<Poseidon: AIs fullstack-infrastruktur for IP-klarerte treningsdata> I dag lanserer Poseidon: et nytt infrastrukturlag for AI, inkubert av Story og støttet av 15 millioner dollar fra a16z-krypto, bygget for å fikse den mest ødelagte inputen: treningsdata. Nvidia er verdsatt til over 4 billioner dollar. AMD ligger på 255 milliarder dollar. OpenAI, Anthropic, xAI og andre er verdt over 500 milliarder dollar til sammen. Hver skiller seg ut på data, ikke modeller eller databehandling. AI-data i dag er fragmenterte, ulisensierte og juridisk risikable. Store laboratorier og bedrifter revurderer datarørledningene sine. Kontrakter blir satt på pause eller trukket. Poseidon eksisterer for å endre dette, og det er etterspørsel etter IP-klarerte treningsdata av høy kvalitet. Poseidon, en ny protokoll inkubert av Story og støttet av 15 millioner dollar fra a16z-krypto, bygger fullstack-infrastruktur på blokkjeden vår for å samle inn, kuratere og lisensiere data fra den virkelige verden som er kritiske for neste generasjons AI. Det understøttes av en kjernetro: at data er en av de mest verdifulle og understrukturerte formene for IP, og at Storys infrastruktur er unikt egnet til å bringe den på kjeden. Poseidon er en innebygd utvidelse av Story-blokkjeden og en grunnleggende del av vår kapittel 2-visjon. Poseidon er fokusert på den lange halen. Ikke skrapede nettdata, men POV-video, biometrisk lyd, flerspråklig tale og sensorrike logger fra edge-enheter og robotsystemer. Den typen data som ikke kan forfalskes, gjettes eller skrapes – og som er avgjørende for fysisk AI. For AI-team gir Poseidon klarhet og koordinering. De definerer nøyaktig hvilke data de trenger. Bidragsytere – fra telefoner, dashcams, klinikker og wearables – leverer det. Poseidon kuraterer, avidentifiserer, merker og forbereder den for kommersiell bruk. Hvert datasett registreres på kjeden som IP gjennom Story. Det som gjør dette annerledes er stabelen under. Fra starten ble Story designet for å støtte hele livssyklusen til IP:, fra registrering og attribusjon til lisensiering og royaltyflyt. Det inkluderer kunst, musikk, fiksjon og syntetiske medier, og nå virkelige datasett. Hvert datasett blir en IP-ressurs. Hver bidragsyter får tillatelse og belønning. Hver modellutgang er knyttet til gjennomsiktig herkomst. Poseidon er datalaget for den AI-native IP-økonomien. Og det er bare mulig på grunn av hva Story gjør mulig under panseret. -- Det som bringer denne visjonen til live er teamet. @SPChinchali, vår Chief AI Officer hos Story og nå Poseidons Chief Scientist, har brukt det siste tiåret på å konfrontere de vanskeligste problemene innen kunstig intelligens i den virkelige verden – hvordan fange opp edge-case-data, trene modeller på kanten og bygge systemer som kan resonnere utenfor laboratoriet. Hans tro på kryptoinfrastruktur kom fra direkte erfaring, og den overbevisningen har bare blitt dypere. @sarickshah, tidligere Lead AI Engineer hos Story, har bygget og distribuert maskinlæringssystemer på tvers av telekom, finans og logistikk. Hos Story bidro han til å fremme forskning på påvirkningsfunksjoner og verktøy for naturlig språk for IP-indeksering. Nå leder han Poseidon som produktsjef. @WhatTheLJW, tidligere leder for spesialprosjekter ved Story og seniorforsker ved Harvard Crypto Lab, leder strategi og drift. LJW bringer en sjelden blanding av tenkning på protokollnivå og operasjonell flyt – han forstår både arkitekturen og hvordan den skal skaleres. Dette er byggherrer som har tenkt på dette problemet i årevis. Det som har endret seg nå er at verden er i ferd med å innhente hvorfor det betyr noe. For å sikre at Storys inkubasjonsmodell utføres med full overbevisning, vil jeg fungere som Poseidons grunnlegger mens jeg fortsetter i min daglige rolle som Storys administrerende direktør, og jobbe tett med Sandeep, Sarick og LJW for å bringe denne infrastrukturen til markedet. Dette er hvor seriøst vi tar data fra den virkelige verden som en vertikal av IP – en som må tokeniseres, gjøres programmerbar og bringes fullt ut på kjeden gjennom Story. -- I en tid med fysisk AI er data den nye vollgraven. Poseidon er hvordan vi bygger det – etisk, sikkert og i stor skala. Slik ser kapittel 2 ut i bevegelse. La oss bygge.

Takknemlig for å dele at jeg blir med @psdnai som grunnlegger og VP for Strategy & Ops. Vi kunngjør en seed-runde på 15 millioner dollar ledet av @a16zcrypto og inkubasjon av @StoryProtocol for å bygge datalaget for AI, designet for den virkelige verden. Det er 3 konkurrerende løp innen AI: modeller, databehandling og data. De fleste modellarkitekturer er åpen kildekode og replikeres raskt, noe som krymper konkurransefortrinnet. Halveringstiden for innovasjon på modelllaget blir kortere og kortere. Databehandling er et monopol: GPU-tilgang kontrolleres av noen få etablerte som Nvidia, noe som gjør skala til en funksjon av kapital. Datalaget er vidåpent, og det er den mest verdifulle delen av AI-stabelen som ennå ikke er løst. Min vei hit har fulgt en konsekvent gjennomgående linje: hvordan nye teknologier som blokkjede og AI omformer koordinering og verdiskaping. På Harvard hjalp jeg til med å lansere og ledet Crypto Lab sammen med @skominers, og undersøkte hvordan blokkjeder og markedsplasser kan omforme bransjer. På @StoryProtocol jobbet jeg som leder for spesialprosjekter, for det meste fokusert på skjæringspunktet mellom AI og IP. Dette inkluderte å være vertskap for samtaler med ledende AI-ledere, skrive dypdykk i forskning om AI x Crypto (H/T for å @svenwelly for samarbeidet) og AI-inkubasjoner. Ved siden av har jeg brukt de siste årene på å skrive, gi råd og hjelpe til med å lansere virksomheter i grensen for AI, krypto og digital IP. De siste månedene har jeg hatt gleden av å jobbe med @SPChinchali og @sarickshah å utforske ideer innen AI. Vi fulgte en veldig 0 til 1-tilnærming, og snakket med noen dusin ledende AI-selskaper for å forstå hvor de var flaskehalser. Om og om igjen hørte vi at de ikke var flaskehalser i modellarkitekturen eller beregningslaget, men at dataene gikk tomme fra Internett-brønnen. Det som er igjen gir ikke lenger et konkurransefortrinn fordi alle har tilgang til det. Det de trengte i stedet var long tail / vanskelig å få tak i data som var ideelt laget for deres brukstilfelle. Data som folk som gjør vanlige gjøremål i førsteperson, eller folk som leser transkripsjoner på dialekter som ikke var lett tilgjengelige. Enda viktigere, de vil at dataene skal IP-klareres slik at de legitimt kan kommersialisere det de bygger nedstrøms. AIs datalag er et koordineringsspill: hvordan matcher vi tilbud og etterspørsel slik at alle er fornøyde. Poseidon er den mest konkrete realiseringen av disse behovene som forbinder prikkene: → Data er IP → IP trenger infrastruktur (cue @StoryProtocol) → Infrastruktur må fungere for, ikke mot, AI (cue @psdnai) Poseidon har som mål å: (1) lage et datalag som koordinerer tilbud og etterspørsel etter data (2) forankre rettighetene til disse dataene på Story L1 som programmerbar IP slik at AI-systemer lovlig kan bruke dem Poseidon er bare mulig på Storys IP-blokkjede. Vi er glade for å dra på denne reisen og bygge i skjæringspunktet mellom to av de viktigste teknologiene i vår levetid. Takk til alle som støttet, mer kommer snart!

Vi er glade for å kunngjøre at vi leder en seed-runde på 15 millioner dollar i Poseidon, som ble inkubert av @StoryProtocol og bygger et desentralisert datalag for å koordinere tilbud og etterspørsel etter AI-treningsdata. Den første generasjonen av AI-grunnlagsmodeller ble trent på data som så ut til å være en effektivt ubegrenset ressurs. I dag er de mest tilgjengelige ressursene som bøker og nettsteder stort sett oppbrukt, og data har blitt en begrensende faktor for AI-fremgang. Mye av dataene som gjenstår nå er enten av lavere kvalitet eller forbudt på grunn av IP-beskyttelse. For noen av de mest lovende AI-applikasjonene – på tvers av robotikk, autonome kjøretøy og romlig intelligens – eksisterer ikke dataene engang ennå. Nå trenger disse systemene helt nye typer informasjon: multisensorisk, rik på kanttilfeller, fanget i naturen. Hvor vil alle disse dataene fra den fysiske verden komme fra? Utfordringen er ikke bare teknisk – det er et problem med koordinering. Tusenvis av bidragsytere må samarbeide på en distribuert måte for å hente, merke og vedlikeholde de fysiske dataene som neste generasjons AI trenger. Vi tror at ingen sentralisert tilnærming effektivt kan orkestrere dataoppretting og kuratering som trengs på det nødvendige nivået av skala og mangfold. En desentralisert tilnærming kan løse dette. @psdnai lar leverandører samle inn dataene AI-selskaper trenger, samtidig som de sikrer IP-sikkerhet via Storys programmerbare IP-lisens. Dette søker å etablere et nytt økonomisk grunnlag for internett, der dataskapere får rettferdig kompensasjon for å hjelpe AI-selskaper med å drive neste generasjon intelligente systemer. Poseidons team, ledet av sjefsforsker og medgründer @SPChinchali, bringer dyp ekspertise innen AI-infrastruktur. Sandeep er professor ved UT Austin som spesialiserer seg på AI, robotikk og distribuerte systemer, med en doktorgrad fra Stanford i AI og distribuerte systemer. Produktsjef og medgründer @sarickshah tilbrakt et tiår som maskinlæringsingeniør, og skalerte AI-produkter for store bedrifter på tvers av finansielle tjenester, telekom og helsevesen. Vi er glade for å støtte Poseidon i arbeidet med å løse en av de mest kritiske flaskehalsene i AI-utvikling.

AI beveger seg utover nettleseren og inn i den virkelige verden. Flaskehalsen? Data. I dag kunngjør vi en seed-runde på 15 millioner dollar ledet av @a16zcrypto for å bygge infrastruktur som samler inn, kuraterer og lisensierer data av høy kvalitet for fysisk AI. Inkubert av og bygget på @StoryProtocol.

Hva renner som vann 🔱

Vi spurte @SPChinchali om rollen til IP i AI-tidsalderen. "I hovedsak har alle offentlige datasett en ikke-kommersiell lisens. "Noen ganger kunne generative AI-modeller som lager bilder ha blitt trent på IP-usikre data, og de kan ikke engang bruke syntetiske data." «Det @StoryProtocol egentlig fokuserer på, er neste generasjon fundamentmodeller.» "Du kan ikke bare skrape disse dataene på internett."

Sandeep er en av de smarteste menneskene jeg har blitt kjent med (også superydmyk)

For lenge siden jobbet jeg med et dekkfirma som pleide å kjøre demoer for selgere på en bane de bygde Her er en M3 på de billigste dekkene du kan kjøpe for penger Her er en minivan på halvslitte gode dekk Se hvor raskt du kan komme deg rundt på banen i hver Minivan vant hver gang Mye av livet er slik Du fokuserer på bilen din, men du bør tenke på dekkene dine