Chủ đề thịnh hành
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Andrea (Marcus Devrelius)
Chủ tịch @StoryProtocol - Ý kiến là của riêng tôi. Trước đó AI đàm thoại tại @amazon
các mô hình nền tảng (openai, claude, gemini) đang trở nên không thể phân biệt được.
và điều đó là hợp lý. chúng đều đang được đào tạo trên cùng một dữ liệu: internet.
chúng ta nên giả định rằng bất cứ điều gì có trên mạng đều đã được thu thập và sử dụng để đào tạo.
bây giờ tất cả đều xoay quanh những gì không thể thu thập được.
🔱
1,16K
Andrea (Marcus Devrelius) đã đăng lại
Rất vui mừng thông báo rằng chúng tôi đang dẫn dắt một vòng gọi vốn hạt giống trị giá 15 triệu đô la cho Poseidon, được ươm tạo bởi @StoryProtocol và đang xây dựng một lớp dữ liệu phi tập trung để phối hợp cung và cầu cho dữ liệu đào tạo AI.
Thế hệ đầu tiên của các mô hình nền tảng AI đã được đào tạo trên dữ liệu dường như là một nguồn tài nguyên vô hạn. Ngày nay, những nguồn tài nguyên dễ tiếp cận nhất như sách và trang web đã hầu như bị khai thác hết, và dữ liệu đã trở thành yếu tố hạn chế trong sự tiến bộ của AI.
Nhiều dữ liệu còn lại hiện nay hoặc có chất lượng thấp hơn hoặc bị hạn chế do bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Đối với một số ứng dụng AI hứa hẹn nhất — trong lĩnh vực robot, xe tự hành và trí thông minh không gian — dữ liệu thậm chí còn chưa tồn tại. Giờ đây, những hệ thống này cần những loại thông tin hoàn toàn mới: đa giác quan, phong phú trong các trường hợp biên, được thu thập trong môi trường tự nhiên. Tất cả dữ liệu từ thế giới vật lý này sẽ đến từ đâu?
Thách thức không chỉ là kỹ thuật — đó là một vấn đề phối hợp. Hàng ngàn người đóng góp phải làm việc cùng nhau theo cách phân tán để tìm nguồn, gán nhãn và duy trì dữ liệu vật lý mà AI thế hệ tiếp theo cần. Chúng tôi tin rằng không có cách tiếp cận tập trung nào có thể phối hợp hiệu quả việc tạo ra và quản lý dữ liệu cần thiết ở mức độ quy mô và đa dạng yêu cầu. Một cách tiếp cận phi tập trung có thể giải quyết điều này.
@psdnai cho phép các nhà cung cấp thu thập dữ liệu mà các công ty AI cần, đồng thời đảm bảo an toàn quyền sở hữu trí tuệ thông qua giấy phép IP lập trình của Story. Điều này nhằm thiết lập một nền tảng kinh tế mới cho internet, nơi các nhà sáng tạo dữ liệu được đền bù công bằng cho việc giúp các công ty AI phát triển thế hệ hệ thống thông minh tiếp theo.
Đội ngũ của Poseidon, do Giám đốc Khoa học và Đồng sáng lập @SPChinchali dẫn dắt, mang đến chuyên môn sâu về cơ sở hạ tầng AI. Sandeep là giáo sư tại UT Austin chuyên về AI, robot và hệ thống phân tán, với bằng tiến sĩ từ Stanford về AI và hệ thống phân tán. Giám đốc Sản phẩm và Đồng sáng lập @sarickshah đã dành một thập kỷ làm kỹ sư học máy, mở rộng các sản phẩm AI cho các doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, viễn thông và chăm sóc sức khỏe.
Chúng tôi rất vui mừng được hỗ trợ Poseidon trong công việc giải quyết một trong những nút thắt quan trọng nhất trong sự phát triển của AI.
89,03K
Andrea (Marcus Devrelius) đã đăng lại
Tôi đang đặt cược tất cả vào @StoryProtocol
Tôi tin vào tầm nhìn và luận điểm cốt lõi mạnh mẽ của nó.
AI là điều không thể tránh khỏi; chúng ta cần một giải pháp để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ do con người tạo ra với sự ghi nhận đúng đắn.
Mọi người nói rằng điều này là quá sớm. Nhưng này, nếu tất cả các phát minh đều là điều chắc chắn ngay từ đầu, thì sẽ không có gì được phát minh ra.
1,18K
Sự đổi mới của AI không bao giờ dừng lại tại câu chuyện 🫡
G đã tạo ra một khung cho việc metaprompting SIÊU hiệu quả, đến mức với 1 prompt bạn có thể chỉ huy cả một đội ngũ các tác nhân AI claude để lập kế hoạch, thiết kế, lập trình và hoàn thiện một ứng dụng sẵn sàng sản xuất... tất cả chỉ trong một lần.
Hãy xem thử!
23:55 17 thg 7
🌱 Tuần trước, tôi đã hoàn thành một SaaS đầy đủ trong 3 ngày. Sáu tháng trước, điều đó sẽ mất 3 tháng.
Điều gì đã thay đổi? Tôi đã học cách phối hợp các tác nhân AI như một đội ngũ phát triển.
Đây là cuốn sách hướng dẫn hoàn chỉnh của tôi + các lệnh chính xác tạo ra các ứng dụng sản xuất từ một ý tưởng duy nhất 🧵👇
865
Biên giới tiếp theo của AI không phải là tính toán hay các mô hình lớn hơn, mà là dữ liệu tốt hơn. Hôm nay, chúng tôi đang mời một trong số ít người thực sự đã dành cả cuộc đời mình để giải quyết vấn đề đó.
Chào mừng @SPChinchali, Giám đốc AI mới của chúng tôi.
Biên giới của AI không còn được xác định bởi các mô hình có nhiều tham số hơn, hay các cụm tính toán có nhiều GPU hơn.
Nó sẽ được xác định bởi sự khan hiếm của dữ liệu có độ tin cậy cao, đã được cấp quyền từ thế giới vật lý (hãy nghĩ đến robot, phần cứng tự động và thiết bị biên). Sandeep đã dành sự nghiệp của mình để theo đuổi biên giới này. Bây giờ anh ấy đang giúp chúng tôi mở khóa nó.
Khi tôi lần đầu gặp Sandeep, tôi đã bị ấn tượng bởi thái độ nhẹ nhàng, dễ mến của anh ấy. Anh ấy có cách nói chuyện thu hút bạn, bất kể anh ấy đang giải thích về AI thần kinh hình thức, hay khen ngợi chiếc bàn phím công thái học trông như ngoài hành tinh mà anh ấy mang theo mọi nơi.
Nền tảng của anh ấy tự nói lên điều đó: Tiến sĩ Stanford, NASA JPL. Bây giờ là giáo sư tại UT Austin, dẫn dắt nghiên cứu tại giao điểm của ML phi tập trung và robot, Sandeep đã bị ám ảnh bởi cách thu thập dữ liệu hữu ích cho việc đào tạo AI để làm cho nó hữu ích trong thế giới thực:
> tạo ra các động lực dữ liệu cho các mạng phân tán,
> giải quyết vấn đề lấy mẫu đuôi dài điển hình trong robot biên, và
> thiết kế các hệ thống bảo tồn nguồn gốc.
Sandeep cũng đã xác nhận một luận điểm mà tôi đã bị ám ảnh trong nhiều năm: rào cản thực sự là dữ liệu. Không phải là các diễn đàn Reddit bị cào hay văn bản web chung chung, mà là dữ liệu có thể quy cho, đã được cấp quyền, dữ liệu thế giới thực. Dữ liệu lộn xộn, không thể đoán trước cần thiết để làm cho các hệ thống vật lý trở nên mạnh mẽ không thể được mô phỏng.
Đó là việc tìm nguồn và biên soạn dữ liệu lộn xộn, đuôi dài mà các hệ thống vật lý thấy trong tự nhiên: robot bốc dỡ trơn trượt lúc 2 giờ sáng, vết nứt vi mô mờ nhạt trên cánh quạt gió, trường hợp góc mà một đơn vị lidar chưa bao giờ thấy trước đó. Những khoảnh khắc đó là IP, và chúng rất quý giá. Nếu chúng tôi có thể làm cho IP đó có thể lập trình, cấp phép, truy xuất và có thể kiếm tiền theo thời gian thực, chúng tôi mở khóa một vòng quay cho mọi đội AI trên hành tinh.
IP có thể lập trình là xương sống duy nhất làm cho điều này có thể. Hầu hết các nỗ lực crypto x AI gắn "AI" vào cơ sở hạ tầng hiện có. Sandeep tham gia vì Story được xây dựng từ đầu để giải quyết những thách thức phối hợp dữ liệu này.
Story được xây dựng cho các mối quan hệ động, có thể kết hợp. Giao thức của chúng tôi được thiết kế cho nguồn gốc dựa trên đồ thị, cấp phép động và dòng tiền bản quyền tự động mà các hệ thống AI hiện đại yêu cầu. Một bức ảnh có thể được cấp phép, một nhãn có thể được thêm vào, một biến thể tổng hợp có thể được tạo ra, và trên Story, mỗi hành động trở thành một tài sản IP mới, liên kết trong một đồ thị minh bạch, với giá trị chảy trở lại cho mọi người đóng góp.
Sandeep đến là một bước ngoặt. Chương 2 của Story đang dần rõ nét, và giai đoạn tiếp theo của cơ sở hạ tầng AI chỉ mới bắt đầu.
Sự kết hợp giữa trí tuệ sâu sắc, sự tò mò chân thành và sự cống hiến lặng lẽ của anh ấy chính xác là điều mà khoảnh khắc này cần. Chúng tôi không thể hào hứng hơn để xây dựng tương lai của AI cùng với anh ấy, và còn rất nhiều điều nữa đang đến.
Hãy theo dõi!
23:00 17 thg 7
Tôi đã dành cả sự nghiệp của mình để theo đuổi một câu hỏi: Làm thế nào chúng ta có thể thu thập dữ liệu đúng để làm cho AI hoạt động trong thế giới thực?
Từ các phòng thí nghiệm Stanford đến các lớp học UT Austin, tôi đã tìm kiếm khắp nơi. Câu trả lời không phải là một phòng thí nghiệm AI khác, mà là một blockchain được xây dựng để coi dữ liệu như tài sản trí tuệ. Đó là lý do tại sao tôi gia nhập @StoryProtocol với vai trò Giám đốc AI.
Tại Stanford, tôi đã nghiên cứu "robot đám mây", cách mà các đội robot có thể sử dụng tính toán phân tán để học hỏi cùng nhau. Tôi thậm chí đã gắn một camera hành trình trong xe của mình để giải quyết vấn đề này:
Nếu robot chỉ có thể tải lên 5–10% những gì chúng thấy, làm thế nào chúng ta chọn được dữ liệu có giá trị nhất?
Hầu hết đều là những đoạn video nhàm chán trên đường cao tốc. Nhưng <1% ghi lại những cảnh hiếm: những chiếc Waymo tự lái, các công trường xây dựng, con người không thể đoán trước. Dữ liệu "đuôi dài" đó đã làm cho các mô hình thông minh hơn. Tôi đã tự tay gán nhãn cho nó, thậm chí còn trả tiền cho dịch vụ gán nhãn của Google Cloud để chú thích video của tôi với những khái niệm ngách như "thiết bị LIDAR" và "xe tự hành", và đã đào tạo các mô hình chạy trên một TPU kích thước USB. Nhưng học thuật chỉ đi được một đoạn đường.
Tại UT Austin, các câu hỏi của tôi đã chuyển hướng:
→ Làm thế nào chúng ta có thể crowdsourcing dữ liệu hiếm để cải thiện ML?
→ Những hệ thống khuyến khích nào thực sự hiệu quả?
Điều đó đã kéo tôi vào crypto – blockchain, nền kinh tế token, thậm chí cả DePIN. Tôi đã viết blog, viết các bài báo về ML phi tập trung, nhưng vẫn tự hỏi: ai thực sự đang xây dựng cơ sở hạ tầng này?
Bằng một sự tình cờ hoàn toàn, tôi đã gặp đội ngũ Story. Tôi được mời đến nói chuyện tại văn phòng của họ ở Palo Alto. Lúc đó là 6 giờ chiều, phòng vẫn đông đúc. Tôi đã nói lan man về "AI Tượng trưng Thần kinh" và kết thúc với một slide có tên "Một chút Crypto." Bài nói chuyện đó đã biến thành một vai trò cố vấn, và giờ đây đã trở thành một điều gì đó lớn hơn nhiều.
Chúng ta đang ở một thời điểm quan trọng. Tính toán hầu như đã được giải quyết. Kiến trúc mô hình được sao chép qua đêm. Rào cản thực sự là dữ liệu.
Không phải là Reddit bị cào. Không phải là ngôn ngữ vô tận. Mà là dữ liệu thực tế, đã được cấp quyền, đuôi dài, để đào tạo AI thể hiện – robot, xe tự hành, các hệ thống điều hướng thế giới hỗn độn của chúng ta.
Hãy tưởng tượng điều này: Tôi ghi lại một cảnh lái xe hiếm trên camera hành trình và đăng ký nó trên Story. Một người bạn gán nhãn cho nó. Một tác nhân AI tạo ra các biến thể tổng hợp. Trên chuỗi cấu trúc đồ thị của Story, mỗi cái trở thành tài sản trí tuệ liên kết. Tiền bản quyền tự động chảy về. Mọi người đều được trả tiền, mỗi bước đều có thể truy xuất trên chuỗi.
Đó là lý do tại sao tôi hiện là Giám đốc AI tại Story, xây dựng các đường ray cho dữ liệu đào tạo phi tập trung, đã được cấp quyền. Đã đến lúc biến dữ liệu thành tài sản trí tuệ mới. Story là nơi để thực hiện điều đó.
Còn nhiều điều hơn nữa sẽ đến sớm. Hãy cùng nhau tiến lên.
6,97K
Andrea (Marcus Devrelius) đã đăng lại
Hãy tưởng tượng việc kiếm tiền từ IP mà bạn yêu thích: những câu chuyện, bài hát và khoảnh khắc viral định hình văn hóa.
Chương 2 mang IP của thế giới lên chuỗi, mở khóa những thị trường khổng lồ chưa được khai thác - từ âm nhạc và thời trang đến thể thao, DeSci và giải trí.
@Aria_Protocol chứng minh rằng điều đó là khả thi. Bây giờ chúng ta mở rộng quy mô.
24,61K
Chúng tôi đã chứng minh các PMF crypto truyền thống: BTC như tài sản dự trữ kỹ thuật số, stablecoin, defi, và, tất nhiên, đầu cơ.
Tiếp theo: đưa tài sản thế giới thực *hoàn toàn* lên chuỗi.
Ví dụ: IP RWAs đại diện cho một loại tài sản trị giá 70 nghìn tỷ đô la mà hiện nay cực kỳ thiếu thanh khoản.
Hãy tưởng tượng việc cấp phép dữ liệu thế giới thực một cách liền mạch cho việc đào tạo AI, token hóa danh mục bằng sáng chế, phân chia quyền sở hữu bản quyền, giao dịch/cầm cố quyền thương hiệu. Tất cả những điều này là những gì Story được xây dựng cho.
IP + DeFi = IPFI = cơ hội khổng lồ
5,09K
Hàng đầu
Thứ hạng
Yêu thích