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LJW.ip

戰略與運營副總裁@psdnai |上一篇： 🥷 專項@StoryProtocol |推文 = IMO

LJW.ip 已轉發

<Poseidon: AI的全棧基礎設施，用於IP清除的訓練數據> 今天，Poseidon 正在推出：一個新的AI基礎設施層，由Story孵化，並獲得a16z crypto的1500萬美元支持，旨在修復其最破碎的輸入：訓練數據。 Nvidia的市值超過4萬億美元。 AMD的市值為2550億美元。 OpenAI、Anthropic、xAI等公司的總市值超過5000億美元。每個公司都在數據上有所區別，而不是模型或計算。當前的AI數據是分散的、未授權的，並且法律風險高。主要實驗室和企業正在重新評估他們的數據管道。合同正在被暫停或撤回。 Poseidon的存在是為了改變這一點，市場對高質量、IP清除的訓練數據有需求。 Poseidon是一個由Story孵化並獲得a16z crypto的1500萬美元支持的新協議，正在我們的區塊鏈上構建全棧基礎設施，以收集、策劃和授權對下一代AI至關重要的現實世界數據。它的基礎是一個核心信念：數據是最有價值且結構不完善的IP形式之一，而Story的基礎設施獨特地適合將其上鏈。Poseidon是Story區塊鏈的本地擴展，也是我們第二章願景的基礎組成部分。 Poseidon專注於長尾數據。不是抓取的網絡數據，而是POV視頻、生物識別音頻、多語言語音以及來自邊緣設備和機器人系統的豐富傳感器日誌。這種數據無法被偽造、猜測或抓取，對於物理AI至關重要。對於AI團隊來說，Poseidon提供了清晰和協調。他們明確定義所需的數據。貢獻者——來自手機、行車記錄儀、診所和可穿戴設備——提供這些數據。 Poseidon策劃、去識別化、標記並為商業用途準備這些數據。每個數據集都通過Story在鏈上註冊為IP。使這一切不同的是底層的堆棧。從一開始，Story就被設計為支持IP的整個生命周期：從註冊和歸屬到授權和版稅流。這包括藝術、音樂、小說和合成媒體，現在還包括現實世界數據集。每個數據集都成為一個IP資產。每個貢獻者都獲得許可並受到獎勵。每個模型輸出都與透明的來源鏈接。 Poseidon是AI原生IP經濟的數據層。這一切的可能性都源於Story在底層所做的工作。 -- 使這一願景成為現實的是團隊。 @SPChinchali，我們的首席AI官在Story，現在是Poseidon的首席科學家，過去十年一直在面對現實世界AI中最棘手的問題——如何捕捉邊緣案例數據、在邊緣訓練模型以及構建能夠在實驗室外推理的系統。他對加密基礎設施的信念來自直接經驗，這種信念只會加深。 @sarickshah，曾任Story的首席AI工程師，已在電信、金融和物流領域構建和部署機器學習系統。在Story，他幫助推進影響函數研究和IP索引的自然語言工具。現在他作為產品負責人領導Poseidon。 @WhatTheLJW，曾任Story的特別項目負責人和哈佛加密實驗室的高級研究員，負責戰略和運營。LJW帶來了罕見的協議級思維和運營流利度——他理解架構以及如何擴展它。這些是多年來一直在思考這個問題的建設者。現在改變的是，世界正在趕上為什麼這一切重要的原因。為了確保Story的孵化模型得到充分執行，我將擔任Poseidon的創始總裁，同時繼續擔任Story的首席執行官，與Sandeep、Sarick和LJW密切合作，將這一基礎設施推向市場。這是我們對現實世界數據作為IP的一個垂直領域的重視——這一領域必須被代幣化、可編程，並通過Story完全上鏈。 -- 在物理AI的時代，數據是新的護城河。 Poseidon是我們如何以道德、安全和規模來構建它。這就是第二章在運動中的樣子。讓我們一起建設。

感謝分享，我將加入 @psdnai 擔任創始成員及策略與運營副總裁。我們宣布由 @a16zcrypto 領投的 1500 萬美元種子輪，並由 @StoryProtocol 孵化，旨在為 AI 建立數據層，專為現實世界設計。 AI 中有三個競爭領域：模型、計算和數據。大多數模型架構都是開源的，並迅速被複製，縮小了它們的競爭優勢。模型層的創新半衰期越來越短。計算是一個壟斷：GPU 的訪問由少數幾個現有企業如 Nvidia 控制，使得規模成為資本的函數。數據層是完全開放的，這是 AI 堆棧中尚未解決的最有價值的部分。我在這裡的道路遵循了一個一致的主線：新興技術如區塊鏈和 AI 如何重塑協調和價值創造。在哈佛，我幫助啟動並共同領導了 Crypto Lab，與 @skominers 一起研究區塊鏈和市場如何重塑行業。在 @StoryProtocol，我擔任特別項目負責人，主要專注於 AI 和知識產權的交集。這包括與領先的 AI 領導者舉行對話，撰寫有關 AI x Crypto 的研究深入報告（感謝 @svenwelly 的合作），以及 AI 孵化。此外，我在過去幾年中一直在撰寫、諮詢並幫助啟動 AI、加密貨幣和數字知識產權前沿的企業。在過去幾個月中，我有幸與 @SPChinchali 和 @sarickshah 一起探索 AI 的想法。我們採取了非常 0 到 1 的方法，與幾十家領先的 AI 公司交談，以了解他們的瓶頸所在。我們一次又一次地聽到他們並不是在模型架構或計算層面上遇到瓶頸，而是數據從互聯網的水井中枯竭。剩下的數據不再提供競爭優勢，因為每個人都可以訪問它。他們所需要的正是長尾/難以獲得的數據，理想上是為他們的用例創建的。例如，第一人稱做常見家務的人，或用不常見方言閱讀抄本的人。更重要的是，他們希望數據能夠獲得知識產權清除，以便他們可以合法地商業化他們下游所構建的任何東西。 AI 的數據層是一場協調遊戲：我們如何匹配供需，使每個人都滿意。 Poseidon 是這些需求的最具體實現，連接了各個要素： → 數據是知識產權 → 知識產權需要基礎設施（提示 @StoryProtocol） → 基礎設施需要為 AI 工作，而不是對抗 AI（提示 @psdnai） Poseidon 的目標是： (1) 創建一個協調數據供需的數據層 (2) 在 Story L1 上將該數據的權利確立為可編程的知識產權，以便 AI 系統可以合法使用它 Poseidon 只有在 Story 的知識產權區塊鏈上才有可能。我們很高興能夠踏上這段旅程，並在我們這一代最重要的兩項技術的交集上進行建設。感謝所有支持的人，更多消息即將到來！

Sandeep 是我認識的最聰明的人之一（也非常謙虛）

我在職業生涯中一直在追尋一個問題：我們如何收集正確的數據，使人工智慧在現實世界中運作？從史丹佛實驗室到德州大學奧斯汀分校的課堂，我到處尋找。答案不是另一個人工智慧實驗室，而是一個將數據視為知識產權的區塊鏈。這就是為什麼我加入 @StoryProtocol 擔任首席人工智慧官的原因。在史丹佛，我研究了「雲端機器人技術」，即機器人艦隊如何利用分散式計算共同學習。我甚至在我的車上安裝了一個行車記錄器來解決這個問題：如果機器人只能上傳它們所見的 5-10%，我們如何選擇最有價值的數據？大部分都是無聊的高速公路畫面。但 <1% 捕捉到了稀有場景：自駕的 Waymo、施工現場、不可預測的人類。這些「長尾」數據使模型更智能。我手動標註了這些數據，甚至支付了 Google Cloud 的標註服務，為我的畫面註解了像「LIDAR 單元」和「自動駕駛車輛」這樣的利基概念，並訓練了在 USB 大小的 TPU 上運行的模型。但學術界的進展有限。在德州大學奧斯汀分校，我的問題轉變了： → 我們如何眾包稀有數據以改善機器學習？ → 什麼激勵系統實際上有效？這使我進入了加密貨幣的世界——區塊鏈、代幣經濟，甚至 DePIN。我寫了部落格，撰寫了有關去中心化機器學習的論文，但仍然在想：誰在實際建設這個基礎設施？完全是偶然，我遇到了 Story 團隊。我被邀請在他們的帕洛阿爾托辦公室發表演講。當時是晚上 6 點，會議室仍然擠滿了人。我隨意談論「神經符號人工智慧」，並以一張名為「一點加密」的幻燈片結束。那次演講變成了一個顧問角色，現在變成了更大的事情。我們正處於一個關鍵時刻。計算問題大多已經解決。模型架構可以在一夜之間被複製。真正的護城河是數據。不是抓取的 Reddit。不是無盡的語言。而是經過權利清除的、長尾的、真實世界的數據，這些數據訓練具身體的人工智慧——機器人、自動駕駛車輛、導航我們混亂世界的系統。想像一下：我在行車記錄器上捕捉到一個稀有的駕駛場景並在 Story 上註冊。一位朋友為其標註。一個人工智慧代理創建合成變體。在 Story 的圖結構鏈上，每個變體都成為鏈接的知識產權。版稅自動流回。每個人都獲得報酬，每一步都可以在鏈上追蹤。這就是為什麼我現在是 Story 的首席人工智慧官，正在建立去中心化、權利清除的訓練數據的基礎設施。是時候讓數據成為新的知識產權。Story 是實現這一目標的地方。更多內容即將到來。讓我們開始吧。