➥ Superando a Escassez de Dados - Proveniência de Dados de IA A IA não pode alcançar seu pleno potencial sem dados de treinamento confiáveis. Lamentavelmente, 80% dos projetos de IA falham devido a dados ruins ou não verificáveis, sublinhando a importância da proveniência de dados para o desenvolvimento de sistemas de IA confiáveis. Hoje, exploramos projetos que abordam a questão multifacetada da proveniência de dados de IA. Cada projeto aborda um aspecto crítico, incluindo dados de propriedade do usuário, registros transparentes em blockchain, monetização de propriedade intelectual e liquidez de dados. Vamos mergulhar! 🧵 … — @vana / $VANA Vana é uma rede descentralizada focada em dados de propriedade do usuário, com o objetivo de transformar a propriedade, compartilhamento e monetização de dados. Integra soberania de servidor pessoal, coordenação em blockchain, criptografia moderna e incentivos econômicos tokenizados, proporcionando aos usuários controle programável sobre o uso e permissões de seus dados através de DataDAOs e Prova de Contribuição. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger é uma blockchain focada em IA que transforma dados, modelos e agentes em ativos líquidos e negociáveis. É compatível com EVM, então você pode conectar carteiras e contratos existentes sem fricção. Apresenta Datanets para criação colaborativa de conjuntos de dados e Prova de Atribuição garantindo que todas as contribuições de IA sejam rastreáveis e recompensadas de forma justa. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol enfrenta o problema de dados da IA permitindo a monetização segura de dados sem comprometer a privacidade. Através de NFTs de Dados e Datatokens, os proprietários de dados mantêm o controle enquanto permitem acesso ao treinamento de IA via permissões com token. Sua abordagem Compute-to-Data permite que modelos de IA treinem em conjuntos de dados sem expor dados brutos, garantindo a proveniência de dados enquanto cria fluxos de receita sustentáveis para os contribuintes de dados. … — @getoro_xyz / $ORO ORO aborda a escassez de dados privados da IA criando um mercado justo onde os usuários contribuem com dados pessoais para treinamento de IA enquanto mantêm a privacidade. Sua tecnologia de criptografia garante a integridade e proveniência dos dados durante todo o processo de treinamento. Os usuários ganham pontos ORO por contribuições de dados através de missões e vinculação social, resolvendo o problema crítico de incentivar dados de treinamento de alta qualidade e verificáveis que a IA desesperadamente precisa. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network é uma blockchain de Camada-1 modernizando a infraestrutura de PI para agentes de IA. Permite que criadores possuam, compartilhem e monetizem sua PI enquanto permite que agentes de IA treinem em dados verificados de propriedade do usuário através de seu Prova de Proveniência. Camp resolve a lacuna crítica entre o crescimento rápido da IA e os sistemas de proteção ao criador, garantindo proveniência de dados verificável e captura de valor justa para todos os participantes na economia criativa impulsionada pela IA. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol enfrenta o gargalo de PI de $80 trilhões da IA tornando a propriedade intelectual programável e negociável. Fornece conjuntos de dados especializados com direitos liberados para treinamento de IA através de licenciamento automatizado, atribuição e distribuição de royalties em gráficos derivados. Story permite que provedores de dados licenciem conjuntos de dados não rastreáveis sem permissão enquanto garantem que os proprietários de PI recebam compensação justa. Isso resolve a necessidade crítica da IA por dados de treinamento legalmente compatíveis e de alta qualidade em escala com seu recém-lançado @psdnai com @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys é uma cadeia de dados completa tornando os dados de treinamento instantaneamente verificáveis e programáveis. Irys oferece execução integrada com prova criptográfica de proveniência de dados na velocidade do disco. Permite que desenvolvedores de IA acessem conjuntos de dados rastreáveis e com direitos liberados enquanto garantem compensação justa para os criadores de dados, resolvendo problemas fundamentais de verificação que afligem o treinamento de IA. … — @LazAINetwork LazAI resolve a crise de desalinhamento de dados da IA através de Tokens de Ancoragem de Dados (DAT) que tornam os dados de treinamento verificáveis e rastreáveis. Seu framework de computação verificada garante proveniência de dados à prova de adulteração usando ZKPs e protocolos de consenso. Permite compensação justa para os contribuintes de dados enquanto mantém validação transparente das fontes de dados, abordando diretamente os problemas de confiabilidade que afligem os conjuntos de dados de treinamento de IA. LazAI é incubado por @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network é uma plataforma de computação descentralizada projetada para alimentar cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina através de uma rede distribuída de GPUs e outros recursos. Permite que os usuários executem trabalhos em contêiner, como inferência de modelos de IA, em um ambiente sem servidor, enquanto permite que provedores de computação monetizem seu hardware e desenvolvedores de IA possuam, implantem e ganhem com seus modelos. … — @grass / $GRASS Grass Network é uma plataforma descentralizada onde os usuários ganham renda passiva compartilhando largura de banda de internet não utilizada via dispositivo do usuário ou Grasshopper. Construído na Solana, fornece dados da web públicos para treinamento de IA, raspagem da web e tarefas como verificação de preços ou monitoramento de anúncios por entidades verificadas. Essa abordagem apoia o desenvolvimento de IA com grandes conjuntos de dados de forma ética, evitando controle centralizado e problemas de privacidade ligados a gigantes da tecnologia.