#Sapien Reconstructer les mécanismes de collaboration et d'incitation des données AI
Le plus grand obstacle auquel les modèles d'IA sont confrontés actuellement n'est pas l'algorithme, mais plutôt des problèmes tels que la qualité élevée, l'efficacité faible, le coût élevé et la qualité incontrôlable.
Pour les utilisateurs 👇 #Sapien utilise le modèle learn-to-earn pour permettre aux utilisateurs de ne plus être seulement des spéculateurs, mais de devenir des bâtisseurs de l'économie AI. Il offre également un tout nouveau chemin d'incitation pour gagner des jetons grâce aux connaissances et au jugement, ainsi qu'un système de réputation, où plus la réputation est élevée, meilleure est la qualité des tâches, et plus on gagne de l'argent !
Pour les clients entreprises 👇 Les entreprises qui souhaitaient obtenir des données d'annotation multilingues, diversifiées et de haute qualité devaient faire appel à des intermédiaires ou à des sous-traitants. Mais cela coûte souvent cher, et le risque est élevé, l'efficacité est faible.
Et grâce à #Sapien, les entreprises peuvent : ✅ Publier des tâches sur la chaîne ✅ Mettre en place des mécanismes d'incitation et des processus de vérification ✅ Obtenez des données structurées de haute qualité fournies par une main-d'œuvre distribuée ✅ Suivi en temps réel de la progression et de la qualité des tâches #Sapien a actuellement servi plus de 27 entreprises de premier plan telles qu'Amazon, Midjourney, les Nations Unies et Baidu.
#Sapien S est en train de reconstruire tout le parcours des données AI, de la collecte, la vérification à l'incitation, transformant les connaissances humaines mondiales en actifs programmables, vérifiables et échangeables.
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Mais cela coûte souvent cher, et le risque est élevé, l'efficacité est faible.
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