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GrassがWeb3に必要なAIデータレイヤーを構築している方法

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皆がブロックチェーンはスケールできないと言っていた頃を覚えていますか?今、実際のボトルネックはAIトレーニングデータであり、非常に集中化されています。

Enter Grass (GRASS)、2023年6月に脚本をひっくり返したプロジェクト。別のイールドファーミングトークンの代わりに、Wynd Networkは実際に役立つものを作成しました:AIモデルにクリーンで検証可能なウェブデータを供給するために特別に設計された分散型オラクル。

プレイ

これがそれを異なるものにする理由です:

  • 定期的なユーザーは自宅のインターネットからノードを運営します
  • これらのノードは、公共のウェブデータを継続的に収集し、検証します。
  • データはAIトレーニングのためにデータセットに構造化されます
  • すべてのデータセットはソースに追跡可能 = 透明性 + 公正な報酬

仲介者なしのデータ管理。不透明なトレーニングデータセットなし。単なるピアツーピアデータインフラストラクチャ。

数字

VCの自信が物語っています:2023年12月にPolychain CapitalとTribe Capitalが$3.5Mのラウンドを主導した**$4.5Mの総資金調達**。Bitscale、Big Brain、Typhon Vもそれを支持しました。

その種の機関投資家の関心はランダムなプロジェクトには起こりません。賢いお金が問題(中央集権的AIデータ)を見て、解決策を信じるときに起こります。

なぜこれが今重要なのか

AIブームには燃料が必要です。その燃料はデータです。しかし、今日のトレーニングデータセットは:

  • 少数の企業によって管理されている
  • 適切な著作権表示なしにしばしばスクレイピングされる
  • 品質は非常にばらつきがあります

AIのための分散型データレイヤーとして自らを位置づけるGrassは、絶好のタイミングです。AIがより競争的になるにつれて、データレイヤーを所有する者が勝ちます。

ノードネットワークはすでに拡大しています。検証プロセスは改善を続けています。実行が安定していれば、GrassはAIとブロックチェーンの融合の基盤となる可能性があります。

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