fundamentale modellen (openai, claude, gemini) worden ononderscheidbaar. en dat is logisch. ze trainen allemaal op dezelfde data: het internet. we moeten aannemen dat alles wat online is, is gecrawld en gebruikt voor training. nu gaat het allemaal om wat niet gecrawld kan worden. 🔱

We zijn enthousiast om aan te kondigen dat we een seedronde van $15M leiden in Poseidon, dat is geïncubeerd door @StoryProtocol en een gedecentraliseerde datalaag bouwt om vraag en aanbod voor AI-trainingsdata te coördineren. De eerste generatie AI-fundamentmodellen werd getraind op data die leek op een effectief onbeperkte bron. Tegenwoordig zijn de meest toegankelijke bronnen zoals boeken en websites grotendeels uitgeput, en is data een beperkende factor geworden in de vooruitgang van AI. Veel van de data die nu overblijft is ofwel van lagere kwaliteit of niet toegankelijk vanwege IP-bescherming. Voor sommige van de meest veelbelovende AI-toepassingen — in robotica, autonome voertuigen en ruimtelijke intelligentie — bestaat de data zelfs nog niet. Nu hebben deze systemen volledig nieuwe soorten informatie nodig: multi-zintuiglijk, rijk aan randgevallen, vastgelegd in de natuur. Waar zal al deze fysieke werelddata vandaan komen? De uitdaging is niet alleen technisch — het is een coördinatieprobleem. Duizenden bijdragers moeten samenwerken op een gedistribueerde manier om de fysieke data te verzamelen, labelen en onderhouden die de volgende generatie AI nodig heeft. Wij geloven dat geen enkele gecentraliseerde aanpak de datacreatie en -curatie die nodig is op het vereiste niveau van schaal en diversiteit efficiënt kan orkestreren. Een gedecentraliseerde aanpak kan dit oplossen. @psdnai stelt leveranciers in staat om de data te verzamelen die AI-bedrijven nodig hebben, terwijl de IP-veiligheid wordt gewaarborgd via Story's programmeerbare IP-licentie. Dit heeft als doel een nieuwe economische basis voor het internet te vestigen, waar datacreators eerlijk worden gecompenseerd voor het helpen van AI-bedrijven om de volgende generatie intelligente systemen aan te drijven. Het team van Poseidon, geleid door Chief Scientist en Cofounder @SPChinchali, brengt diepgaande expertise in AI-infrastructuur. Sandeep is professor aan UT Austin, gespecialiseerd in AI, robotica en gedistribueerde systemen, met een PhD van Stanford in AI en gedistribueerde systemen. Hoofd Product en Cofounder @sarickshah heeft een decennium als machine learning engineer gewerkt, waarbij hij AI-producten opschaalde voor grote ondernemingen in de financiële dienstverlening, telecom en gezondheidszorg. We zijn enthousiast om Poseidon te ondersteunen in zijn werk om een van de meest kritieke knelpunten in de ontwikkeling van AI op te lossen.

Opgewonden om te delen op @BloombergTV de aanstaande lancering van @psdnai (Poseidon AI), geïncubeerd door Story en gebouwd bovenop de Story Blockchain.

Neem de gloednieuwe Story-site voor een testrit, anon Absorbeer alle aandacht voor detail en laat het een bewijs zijn van de zorg en precisie die het team in alles steekt wat ze doen✨

ik zet alles in op @StoryProtocol ik geloof in de visie en de sterke kernthese. AI is onvermijdelijk; we hebben een oplossing nodig om door mensen gemaakte IP te beschermen met de juiste toeschrijving. iedereen zei dat dit te vroeg is. maar hey, als alle uitvindingen vanaf het begin een zekerheid waren geweest, zou er nooit iets uitgevonden zijn.

AI-innovatie stopt nooit bij verhaal 🫡 G heeft een kader gecreëerd voor metaprompting SUPER effectief, zodat je met 1 prompt een hele groep AI claude-agenten kunt aansteken om een volledig productieklare app te plannen, ontwerpen, coderen en verfijnen... alles in één keer. Bekijk het!

De volgende grens van AI is niet compute of grotere modellen, het is betere data. Vandaag verwelkomen we een van de weinige mensen die zijn leven heeft gewijd aan het oplossen van dat probleem. Welkom @SPChinchali, onze nieuwe Chief AI Officer. De grens van AI wordt niet langer gedefinieerd door modellen met meer parameters, of compute-clusters met meer GPU's. Het zal worden gedefinieerd door de schaarste aan data met hoge integriteit, IP-gecleared data uit de fysieke wereld (denk aan robotica, autonome hardware en edge-apparaten). Sandeep heeft zijn carrière gewijd aan het najagen van deze grens. Nu helpt hij ons deze te ontsluiten. Toen ik Sandeep voor het eerst ontmoette, was ik onder de indruk van zijn zachtmoedige, innemende houding. Hij heeft een manier van spreken die je aantrekt, ongeacht of hij neurosymbolische AI uitlegt of het alien-achtige ergonomische toetsenbord prijst dat hij overal mee naartoe neemt. Zijn achtergrond spreekt voor zich: Stanford PhD, NASA JPL. Nu professor aan UT Austin, leidt hij onderzoek op het snijvlak van gedecentraliseerde ML en robotica. Sandeep is geobsedeerd door hoe je nuttige data voor AI-training kunt verkrijgen om het nuttig te maken in de echte wereld: > het creëren van data-incentives voor gedistribueerde netwerken, > het aanpakken van het quintessential long-tail sampling probleem in edge-robotica, en > het ontwerpen van systemen die de herkomst behouden. Sandeep bevestigde ook een thesis waar ik al jaren geobsedeerd door ben: de echte bescherming is data. Niet gescrapete Reddit-forums of generieke webtekst, maar toerekenbare, rechten-geclearde, data uit de echte wereld. De rommelige, onvoorspelbare data die nodig is om fysieke systemen robuust te maken, kan niet worden gesimuleerd. Het gaat om het sourcen en cureren van de rommelige, long-tail data die fysieke systemen in het wild zien: de glibberige laadperronrobot om 2 uur 's nachts, de vage micro-scheur op een windturbineblad, de hoekgeval dat een lidar-eenheid nog nooit eerder heeft gezien. Die momenten zijn IP, en ze zijn kostbaar. Als we die IP programmeerbaar, licentieerbaar, traceerbaar en in real-time monetiseerbaar kunnen maken, ontgrendelen we een flywheel voor elk AI-team op de planeet. Programmeert IP is de enige ruggengraat die dit mogelijk maakt. De meeste crypto x AI-pogingen voegen "AI" toe aan bestaande infrastructuur. Sandeep komt erbij omdat Story vanaf de grond is opgebouwd om deze soorten data-coördinatie-uitdagingen op te lossen. Story is gebouwd voor dynamische, samenstelbare relaties. Ons protocol is ontworpen voor de graf-gebaseerde herkomst, dynamische licenties en geautomatiseerde royaltystromen die moderne AI-systemen vereisen. Een foto kan worden gelicentieerd, een label kan worden toegevoegd, een synthetische variatie kan worden gegenereerd, en op Story wordt elke actie een nieuw, gelinkt IP-actief in een transparante grafiek, met waarde die terugvloeit naar elke bijdrager. De komst van Sandeep is een keerpunt. Hoofdstuk 2 van Story komt in beeld, en de volgende fase van AI-infrastructuur begint net. Zijn combinatie van diepe intellect, oprechte nieuwsgierigheid en stille toewijding is precies wat dit moment vraagt. We kunnen niet enthousiaster zijn om de toekomst van AI met hem te bouwen, en er komt nog veel meer aan. Blijf op de hoogte!

Stel je voor dat je verdient aan IP waar je van houdt: verhalen, liedjes en virale momenten die de cultuur vormen. Hoofdstuk 2 brengt de IP van de wereld on-chain, waardoor enorme, onbenutte markten worden ontgrendeld - van muziek en mode tot sport, DeSci en entertainment. @Aria_Protocol bewijst dat het mogelijk is. Nu schalen we.

We hebben traditionele crypto PMF's bewezen: BTC als digitale reserve activa, stablecoins, DeFi, en natuurlijk speculatie. Volgende stap: het volledig onchain brengen van echte activa. e.g. IP RWAs vertegenwoordigt een activaklasse van $70 biljoen die vandaag de dag extreem illiquide is. Stel je voor dat je naadloos echte werelddata kunt licentiëren voor AI-training, patentportefeuilles kunt tokeniseren, auteursrechten kunt fractioneren, handelsmerken kunt verhandelen/onderpand geven. Dit alles is waar Story voor is gebouwd. IP + DeFi = IPFI = enorme kans

Het verhaalteam hackathon is net afgelopen. AI-tools, IPFI-protocollen en alles daartussenin. We gaan alles open source maken in de komende weken. Een paar kunnen zelfs in beta komen 👀 De prijsuitreiking vindt vandaag plaats! 🏆