AI:s nästa gräns är inte beräkning eller större modeller, det är bättre data. Idag tar vi in en av de få personer som faktiskt tillbringade sitt liv med att lösa det problemet. Välkommen @SPChinchali, vår nya Chief AI Officer. Gränsen för AI definieras inte längre av modeller med fler parametrar eller beräkningskluster med fler GPU:er. Det kommer att definieras av bristen på IP-godkända data med hög integritet från den fysiska världen (tänk robotik, autonom hårdvara och edge-enheter). Sandeep har tillbringat sin karriär med att jaga denna gräns. Nu hjälper han oss att låsa upp den. När jag träffade Sandeep för första gången slogs jag av hans lågmälda och älskvärda attityd. Han har ett sätt att tala som drar in dig, oavsett om han förklarar neurosymbolisk AI eller berömmer det utomjordiska ergonomiska tangentbordet han bär med sig vart han än går. Hans bakgrund talar för sig själv: Stanford PhD, NASA JPL. Sandeep, som nu är professor vid UT Austin, leder forskning i skärningspunkten mellan decentraliserad ML och robotik och har varit besatt av hur man får användbar data för AI-träning för att göra den användbar i den verkliga världen: > att skapa dataincitament för distribuerade nätverk, > att ta itu med det grundläggande problemet med long-tail-provtagning inom edge robotics, och > att designa system som bevarar proveniens. Sandeep bekräftade också en tes som jag har varit besatt av i åratal: den verkliga vallgraven är data. Inte skrapade Reddit-forum eller generisk webbtext, utan hänförliga, rättigheter rensade, verkliga data. De röriga, oförutsägbara data som krävs för att göra fysiska system robusta kan inte simuleras. Det handlar om att samla in och kurera de röriga, långsvansdata som fysiska system ser i det vilda: den hala lastkajroboten klockan 2 på natten, den svaga mikrosprickan på ett vindkraftverksblad, hörnhöljet som en lidar-enhet aldrig har sett förut. Dessa stunder är IP, och de är värdefulla. Om vi kan göra den immateriella rättigheten programmerbar, licensierbar, spårbar och intäktsgenererande i realtid, låser vi upp ett svänghjul för varje AI-team på planeten. Programmerbar IP är den enda ryggraden som gör detta möjligt. De flesta crypto x AI försöker skruva fast "AI" på befintlig infrastruktur. Sandeep går med eftersom Story är byggt från grunden för att lösa den här typen av utmaningar med datakoordinering Story är byggt för dynamiska, komponerbara relationer. Vårt protokoll är utformat för den grafbaserade härkomst, dynamiska licensiering och automatiserade royaltyflöden som moderna AI-system kräver. Ett foto kan licensieras, en etikett kan läggas till, en syntetisk variant kan genereras och på Story blir varje åtgärd en ny, länkad IP-tillgång i en transparent graf, med värde som flödar tillbaka till varje bidragsgivare. Sandeeps ankomst blir en vändpunkt. Kapitel 2 i Story kommer i fokus, och nästa fas av AI-infrastrukturen har bara börjat. Hans kombination av djupt intellekt, genuin nyfikenhet och tyst hängivenhet är precis vad detta ögonblick kräver. Vi kunde inte vara mer exalterade över att bygga framtiden för AI med honom, och det kommer mycket mer. Håll ögonen öppna!