Giới thiệu về Giao thức AIT

Tiêu đề Gốc: Giao thức AIT - Một phương pháp cách mạng trong việc đánh dấu và xử lý dữ liệu lớn

AIT Protocol là một công ty Web3/AI-native với hơn 100.000 ví kết nối với ứng dụng của nó.

Hãy bắt đầu với một phần TLDR về AIT.

Mục tiêu của Giao thức AIT là tạo điều kiện tích hợp trơn tru của trí tuệ nhân tạo vào các ngành công nghiệp khác nhau thông qua việc cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu chất lượng cao và đào tạo mô hình AI để giúp các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu tận dụng toàn bộ tiềm năng của AI.

Giao thức AIT sẽ làm điều này bằng cách cung cấp các công cụ và kiến thức cần thiết để làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên dễ tiếp cận với mọi người.

Giới thiệuGiao thức AIT tận dụng sức mạnh của công nghệ blockchain để tạo ra một thị trường lao động phi tập trung vượt qua ranh giới quốc tế. Thị trường phi tập trung AIT cung cấp cho người dùng tham gia vào các nhiệm vụ 'Học để Kiếm', một khái niệm đồng thời giúp họ kiếm được phần thưởng trong khi đóng góp tích cực vào sự tiến triển của các mô hình AI và sự phát triển của các giải pháp hàng đầu.

Tầm nhìn này được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về dữ liệu cấu trúc hàng đầu trong lĩnh vực phát triển ứng dụng AI. Đối với hàng triệu người gán nhãn dữ liệu, AIT đóng vai trò là điểm khởi đầu của họ vào lĩnh vực công nghệ web3 hấp dẫn, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc chào đón thời đại biến đổi của sáng tạo và cơ hội kỹ thuật số.

Điều này không thể thực hiện được nếu thiếu một số thành viên chính trong nhóm:

• CEO | Shin Do: Đồng sáng lập viên tại Megala Ventures, Đồng sáng lập viên tại Heros & Empires, gamefi với 2 triệu lượt tải trên iOS, Kết nối mạnh mẽ với các nhà sáng lập và hệ sinh thái web3.

• CTO | Tony Le: Đồng sáng lập của PharmApp Tech Inc., Giải pháp được thiết kế với hơn 60 chiến lược dựa trên dữ liệu, Chuyên gia Máy học Chuyên nghiệp của Google Cloud, Chuyên gia Dữ liệu Chuyên nghiệp của Google Cloud, Đã được chứng nhận SnowPro, Cựu sinh viên MIT trong chương trình Khoa học Dữ liệu & Máy học

Okay, anon. Tôi biết bạn nghĩ những thứ như vậy có thể trở nên phức tạp.

Vì vậy, hãy giải thích AIT theo cách dễ hiểu như cho trẻ 5 tuổi nghe.

Trí tuệ nhân tạo không thể hoạt động mà không có dữ liệu. Bạn có thể đã thấy rằng các công ty trong thế giới web2 như Microsoft, IBM, Amazon, v.v. đều điên cuồng với nó.

Lý do? Khi phát triển và ra mắt sản phẩm của họ, các start-up trí tuệ nhân tạo nhỏ gặp phải những trở ngại đáng kể. Cuộc chiến để quản lý các bộ dữ liệu khổng lồ là thực sự. Điều đó tốn kém, tốn thời gian và đòi hỏi nhân viên có kỹ năng cao, bao gồm cả các nhà khoa học dữ liệu được đền bù cao.

Đây là nơi mà Giao thức AIT đến.

Giao thức AIT là một phương pháp cách mạng trong xử lý và phân tích dữ liệu lớn, nhằm giải quyết các thách thức mà các start-up trí tuệ nhân tạo nhỏ gặp phải. Giao thức kết hợp sức mạnh của học máy với chuyên môn của con người thực để tạo ra một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.

Bằng cách tận dụng nguồn lực phong phú từ cộng đồng blockchain và mô hình sáng tạo 'Train-To-Earn', Giao thức AIT khai thác vào một dải người dùng lớn sẵn lòng cung cấp chuyên môn của họ cho dự án. Điều này giúp giao thức giữ chi phí thấp trong khi vẫn cung cấp kết quả chất lượng cao.

Giao thức AIT loại bỏ nhu cầu về các bên trung gian đắt tiền bằng cách kết nối trực tiếp các sáng kiến công nghệ AI với người dùng phân loại và phân tích lượng dữ liệu lớn. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc đồng thời đảm bảo chỉ có những cá nhân đủ năng lực xử lý dữ liệu.

Giao thức AIT cũng được dự định tự cải thiện. Khi các thuật toán học máy trở nên thông minh hơn, chúng có thể đảm nhận nhiều công việc hơn, cuối cùng sẽ giảm thiểu công việc của con người.

Do đó, Giao thức AIT không chỉ là một giải pháp tiết kiệm chi phí mà còn là một giải pháp có khả năng mở rộng cao.

6 lĩnh vực tập trung của Giao thức AIT

• Ưu điểm trong Dịch vụ Chú thích Dữ liệu: Giao thức AIT tự hào về việc cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu chính xác và toàn diện. Dữ liệu đào tạo chất lượng cao là nền tảng của các mô hình AI thành công. Đội ngũ tận tâm trong việc gán nhãn, đánh dấu và chú thích dữ liệu với sự chú ý tỉ mỉ đến từng chi tiết, đảm bảo rằng các thuật toán AI được huấn luyện trên thông tin chính xác và đáng tin cậy nhất có sẵn.- Đào tạo mô hình AI cá nhân hóa: Các giải pháp một cỡ không phải lúc nào cũng phát huy hiệu quả trong thế giới của trí tuệ nhân tạo. Giao thức AIT tập trung vào việc tùy chỉnh đào tạo mô hình AI để phù hợp với nhu cầu độc đáo của từng khách hàng. Cho dù đó là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, hoặc hệ thống khuyến nghị, họ điều chỉnh phương pháp đào tạo của mình để đảm bảo hiệu suất tối ưu.- Chú thích dữ liệu đạo đức: Giao thức AIT cam kết sâu sắc với các thực hành chú thích dữ liệu đạo đức. Họ ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật, đảm bảo rằng tất cả các chú thích dữ liệu tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức cao nhất và quy định bảo vệ dữ liệu.- Innovation and Research: Nhóm đã cam kết ở phía trước của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo bằng cách liên tục khám phá các kỹ thuật, công nghệ và phương pháp mới để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của việc chú thích dữ liệu và huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo.- Hợp tác và Chia sẻ Kiến thức: Giao thức AIT hiểu rõ tính chất hợp tác trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Họ tích cực tương tác với khách hàng, đối tác và cộng đồng trí tuệ nhân tạo rộng lớn để chia sẻ kiến thức và hiểu biết.- Khả năng tiếp cận và Giá cả phải chăng: Họ cam kết làm cho công nghệ AI trở nên dễ tiếp cận với một loạt các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu. Giao thức AIT cung cấp các mô hình giá cả tự do và các giải pháp có thể mở rộng để đảm bảo rằng các tổ chức mọi kích thước đều có thể hưởng lợi từ sự chuyên môn của chúng tôi.Tóm lại, tầm nhìn của Giao thức AIT là dẫn đầu Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo, nhiệm vụ của nó là autonomo doanh nghiệp và nhà nghiên cứu, và trọng tâm của nó là cung cấp dịch vụ đánh dấu dữ liệu hàng đầu và đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo trong khi duy trì các tiêu chuẩn đạo đức và thúc đẩy sáng tạo.

Hệ sinh thái & Đối tácAIT Protocol đã hợp tác với rất nhiều dự án đáng tin cậy trong lĩnh vực này. Các đề cập đáng kể là LayerZero, OKX Chain, zkSync, Monad, Shardeum, Coin98, PaalAI, MetaBros và General TAO Ventures.

General TAO Ventures là một đối tác vô cùng tồn tại, vì vậy hãy nói thêm một chút về điều đó.

Đối tác của AIT Protocol và General TAO Ventures và: Một kỷ nguyên mới cho Mạng lưới BittensorSự hợp tác này đã dẫn đến việc tạo ra một trong 32 mạng con đầu tiên trong hệ sinh thái Bittensor, và mạng con đầu tiên được phát triển bởi một công ty web3 bản địa, là một minh chứng cho tinh thần sáng tạo và cách tiếp cận tương lai của cả hai công ty.

GTV cam kết đẩy ranh giới của việc khuyến khích, phân phối học máy. Cách tiếp cận tập trung vào sản phẩm của họ tập trung vào các nền tảng không chỉ tối đa hóa sự tham gia trong mạng lưới Bittensor mà còn tăng cường người dùng cuối để đóng góp giá trị ý nghĩa.

Einstein-AIT (Subnet 3): Sự Hội Tụ của Các Khả Năng

Sự hợp tác giữa GTV và AIT đã tạo ra một mạng con mà được dự định sẽ định nghĩa lại khả năng của mạng Bittensor. Mạng con này được thiết kế để tối ưu hóa độ chính xác của phản hồi bằng cách cho phép một mô hình ngôn ngữ tự động viết, thử nghiệm và thực thi mã trong các môi trường Python độc đáo. Kết quả là một nền tảng không chỉ cung cấp các phản hồi chính xác và thực tế mà còn đáng kể cải thiện độ chính xác và chất lượng của toàn bộ mạng.

Mạng con AIT-GTV (SN3) là một miền mạnh mẽ và đáng tin cậy dành cho các hoạt động toán học phức tạp và lý luận hợp lý. Nó sẽ trao quyền cho các startup, doanh nghiệp và thậm chí các mạng con Bittensor khác bằng cách cung cấp tính toán toán học tiên tiến thông qua các mô hình độc quyền của chúng tôi, cũng như API dễ sử dụng.

Tầm nhìn của đối tác về việc tạo ra một dịch vụ phi phép và phi tập trung hoàn toàn phù hợp với các giá trị cốt lõi của Bittensor, tạo môi trường thúc đẩy sự đổi mới được thúc đẩy bởi sức mạnh tập thể và đa dạng của các thành viên của nó.

Tác Động Thực Tế và Tăng Trưởng Tương Lai

Các ứng dụng thực tế của sự đối tác này rất rộng lớn và đa dạng. Từ nghiên cứu khoa học đến giáo dục, lập trình và thậm chí cả luật pháp, khả năng của mạng lưới con có thể được tận dụng để thúc đẩy tiến bộ và giải quyết các vấn đề thực tế. Mô hình 'Đào để Kiếm' cũng đảm bảo rằng khi người dùng đóng góp vào việc nâng cao trí tuệ nhân tạo, họ sẽ được thưởng, tạo ra một chu kỳ phát triển tích cực.

Nhìn vào tương lai, lộ trình hợp tác giữa GTV và AIT bao gồm một loạt các giai đoạn chiến lược được thiết kế để tối đa hóa tiềm năng của mạng lưới con. Từ triển khai Mô hình Khuyến khích Bổ sung (SIM) cho các thợ đào, xác minh và người dùng cuối (một 'điều đầu tiên' khác trên mạng Bittensor), đến việc thúc đẩy môi trường cạnh tranh và phát triển ứng dụng do cộng đồng điều khiển, tương lai rất sáng sủa cho dự án hợp tác này.

Thông qua sự hợp tác của họ, họ đã triển khai 1 trong 32 subnet đầu tiên trên hệ sinh thái Bittensor. Họ đang phát triển một mạng con sẽ cải thiện độ chính xác phản hồi cho LLMs và tối đa hóa phần thưởng cho các thợ đào trên Bittensor.

Họ đang nhắm mục tiêu giúp mạng lưới Bittensor đạt chuẩn Vàng cho LLMs: Subnet Einstein-AIT sẽ hoạt động như một bộ sạc siêu cho các LLMs khác trên TAO.

Nói cách khác, AIT đang tham gia vào cuộc đua ngựa mạng lưới con: $TAOtăng trưởng =$AITtăng trưởng

AIT khai thác vào một mạng lưới các mạng mà sẽ cung cấp công việc chú thích dữ liệu cho lực lượng lao động toàn cầu của chúng tôi

AIT sẽ kiếm được$TAOtừ các hoạt động mạng con sẽ được đầu tư lại vào$AIT Tăng trưởng và cộng đồng thông qua:

Mua lại token -$AIT

-Phát triển nền tảng

-Tăng trưởng của $AITcơ sở người giữ token

-Incentives người dùng

Được rồi, ẩn danh.

Chúng tôi đã đề cập đến rất nhiều thông tin nền về Giao thức AIT, nhưng có lẽ bạn đã tự hỏi: vấn đề mà họ thực sự đang giải quyết là gì?

Hãy bắt đầu tìm hiểu vấn đề, và sau đó ở phần tiếp theo xem AIT đang giải quyết vấn đề này như thế nào.

Vấn đề & Thách thức

Xử lý dữ liệu là trụ cột của các ứng dụng AI chất lượng cao, và độ chính xác của quy trình chú thích dữ liệu này rất quan trọng. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống được áp dụng trong việc chú thích dữ liệu đang gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu của cảnh quan AI ngày càng mở rộ.

Hai thách thức chính đối mặt với mô hình truyền thống này: không hiệu quả và chi phí cao.

Không hiệu quảCách tiếp cận truyền thống đối với gán nhãn dữ liệu phản ánh việc xây dựng một kim tự tháp, phụ thuộc nặng vào lao động thủ công. Phương pháp tốn sức lao động này, mặc dù trước đây là tiêu chuẩn, nhưng hiện nay lại không đủ sức trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ AI. Sự không hiệu quả có sẵn trong quy trình cũ này hoạt động như các chai lọ, tạo ra hiệu ứng lan truyền không chỉ tiêu thụ thời gian quý báu mà còn làm trở ngại cho sự phát triển liền mạch của các ứng dụng AI.

Thêm vào những thách thức này là sự thiếu hiểu biết về web3 của những người gán nhãn, làm tăng thêm những hạn chế của các phương pháp chú thích truyền thống. Khi cảnh quan AI tiếp tục tiến bộ, sự thiếu chuyên môn về những tinh túy độc đáo của web3 càng làm tăng thêm sự trì hoãn và hạn chế mà các dự án phải đối mặt.

Chi phí caoMột số yếu tố đóng góp vào chi phí cao liên quan đến các phương pháp chú thích dữ liệu truyền thống. Đầu tiên, việc tuyển dụng những người chú thích có kỹ năng là một thách thức và tốn kém.

Sự sẵn có của các nhóm lao động có chuyên môn cần thiết có thể bị hạn chế, dẫn đến thị trường lao động cạnh tranh và giá lao động leo thang. Việc đưa người mới vào công ty cũng tốn tài nguyên và tăng chi phí. Hơn nữa, các điều khoản thanh toán truyền thống cũng làm tăng thêm chi phí. Những chi phí cao này có thể được phân loại như sau:

• Chi phí bổ sung cho nhãn sai: Những lỗi trong quá trình chú thích có thể dẫn đến việc sửa đổi đắt đỏ, vì độ chính xác dữ liệu là rất quan trọng đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Việc sửa lỗi tăng thêm chi phí và kéo dài thời gian dự án.- Thu thập dữ liệu bằng tay đắt đỏ: Việc thu thập dữ liệu thường đòi hỏi việc thuê lao động, điều này có thể tốn kém và tốn thời gian, đặc biệt là với các bộ dữ liệu quy mô lớn.- Đánh Dấu Tốn Sức Lao Động: Chỉ dựa vào các nhãn dán con người dẫn đến các quy trình tốn sức lao động dễ gặp nút thắt và không hiệu quả, làm cho việc theo kịp sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trở nên thách thức.### Giải pháp của Giao thức AIT cho vấn đềCác giải pháp của AIT đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong việc chú thích dữ liệu, giải quyết sự không hiệu quả và chi phí cao đã gây khó khăn cho các phương pháp truyền thống.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của HITL (nhiều hơn về điều đó trong phần tiếp theo), một lực lượng lao động toàn cầu web3, quá trình tiếp nhận thông tin được tối ưu hóa và một thị trường không cần sự cho phép, AIT đang mở đường cho một tương lai xử lý dữ liệu thông minh không chỉ hiệu quả về chi phí hơn mà còn hiệu quả và dễ tiếp cận hơn đối với khán giả toàn cầu.

Human-In-The-Loop (HITL)Phương pháp của họ với con người trong quá trình (HITL) đứng như một sự kết hợp hài hòa giữa chuyên môn của con người và khả năng học máy tiên tiến.

Bằng cách kết hợp trực giác con người với hiệu quả của trí tuệ nhân tạo, họ không chỉ giảm sự phụ thuộc vào lao động con người mà còn tăng đáng kể hiệu suất tổng thể của quá trình gắn nhãn. Sự hợp tác chiến lược này giúp các công ty dễ dàng đáp ứng nhu cầu gia tăng của việc phát triển trí tuệ nhân tạo.

Web3 Lực lượng lao động toàn cầuChúng tôi đang phá hủy các rào cản địa lý và khả năng tiếp cận, mở ra một kỷ nguyên mới, nơi mà bất kỳ ai có kết nối internet đều có thể đóng góp một cách mượt mà vào các nhiệm vụ chú thích dữ liệu. Phương pháp biến đổi này không chỉ vượt qua các ràng buộc truyền thống mà còn cung cấp cho các công ty quyền truy cập vào một lực lượng lao động toàn cầu, 24/7 với chi phí phải chăng.

Bằng cách tận dụng sức mạnh kết hợp của internet và công nghệ blockchain, họ tạo ra một lực lượng lao động phi tập trung, không biên giới có khả năng xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

Quy trình Onboarding và Thanh toán xuyên biên giới tiện lợiCam kết của họ đối với việc tương tác thân thiện với người dùng bắt đầu từ việc triển khai các quy trình Know Your Customer (KYC) mạnh mẽ, đảm bảo một nền tảng an toàn và đáng tin cậy. Họ đã đi xa hơn bằng cách đơn giản hóa các thủ tục đăng ký, khiến cho việc tham gia nền tảng của họ trở nên dễ dàng đáng kinh ngạc cho người lao động.

Thị trường không cần phépNền tảng AIT trang bị cho các công ty, dự án và cá nhân khả năng tạo ra các nhiệm vụ chú thích dữ liệu của riêng họ, mở đường cho một thị trường linh hoạt nơi người dùng được thưởng cho việc đóng góp vào việc gán nhãn các bộ dữ liệu.

Môi trường không cần sự cho phép này thúc đẩy sự cạnh tranh lành mạnh và thúc đẩy sự đổi mới, thúc đẩy sự tạo ra các giải pháp hiệu quả về chi phí.

Làm thế nào để các chú thích dữ liệu web3 hoạt động?Chúng tôi sẽ xem hình dưới đây để hiểu điều này. Dưới đây là một giải thích:

Hành trình bắt đầu với một nhóm các nhà khoa học dữ liệu chuyên gia, sẵn sàng gán nhãn trước cho các bộ dữ liệu gốc được cung cấp bởi các khách hàng quý của chúng tôi (được để lại trên hình vẽ).

Những nhãn ban đầu này phục vụ như là nền tảng, trải qua quá trình tinh chỉnh biến đổi được hỗ trợ bởi cộng đồng người dùng sôi nổi của chúng tôi và được củng cố bởi các thuật toán học máy hiện đại.

Bộ dữ liệu cuối cùng trải qua một giai đoạn xác nhận tỉ mỉ do các nhà khoa học dữ liệu dẫn dắt, đảm bảo mức độ chính xác và chất lượng cao nhất. Quá trình xác nhận này phục vụ như dấu ấn của việc cung cấp dữ liệu đáng tin cậy.

Bộ dữ liệu được chọn lọc này không chỉ là một điểm cuối; đó là sự bắt đầu của việc tăng cường khả năng của khách hàng. Như bạn có thể thấy, quá trình này là liên tục, và các phiên bản sau mỗi lần đều được thực hiện để làm cho sản phẩm tốt nhất có thể.

Bộ dữ liệu dưới dạng Dịch vụ (DaaS)Trong bối cảnh ngày càng phát triển của các công nghệ phi tập trung, Giao thức AIT đứng đầu, giới thiệu một lực lượng cách mạng - Chợ AIT Protocol (minh họa dưới đây).

Bao gồm một loạt các dữ liệu từ phân tích blockchain đến dữ liệu ứng dụng phi tập trung, các bộ dữ liệu mà các nhà khoa học tải lên trải qua một giai đoạn xử lý tỉ mỉ, được thúc đẩy bởi sức mạnh tập thể của cộng đồng AIT.

Nỗ lực cộng tác này mở khóa tiềm năng thực sự của mỗi bộ dữ liệu, mở ra những thông tin quý giá và ứng dụng.

Các bộ dữ liệu này được trình bày cho các thuê bao trên Thị trường Dữ liệu Giao thức AIT, một điểm giao cắt động thu hút các người yêu dữ liệu, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.

Thị trường này vượt ra khỏi mô hình truyền thống trao đổi dữ liệu, kết nối nhà cung cấp dữ liệu với những người cần và tạo ra một hệ sinh thái sôi động nơi giá trị thực sự của dữ liệu được thực sự nhận thức.

Giải pháp AI tùy chỉnhGiao thức AIT xem việc tạo ra trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh cho nhu cầu cụ thể của công ty như một khoản đầu tư chiến lược có thể biến đổi doanh nghiệp bằng cách tận dụng toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo.

Nhờ sử dụng công nghệ web3 và lực lượng lao động crypto phong phú, chi phí liên quan đến việc tạo ra các giải pháp AI theo yêu cầu đã đạt đến một mức độ giá cả và tiếp cận chưa từng có.

Phân phối token và tokenomics$AIT là token native và token quản trị của hệ sinh thái Giao thức AIT, với nguồn cung cố định là 1 tỷ token. Nó cung cấp quyền truy cập vào các tính năng của giao thức AIT.

$AIT phục vụ làm loại tiền của nền tảng để thanh toán cho phí đăng ký Marketplace, xử lý dữ liệu, thuê AI và Launchpad.

Đây là lịch trình được giữ quần áo:

Lộ trìnhQ1 - 2024

• Chiến dịch tiếp thị- AIT Moderation Bot - Sản phẩm Live trên Telegram (MaaS)- AIT Data Tracking Bot - Bản Demo Sản Phẩm- Nền tảng Xác minh Dữ liệu Trực tiếp- Web3 Clients OnboardingQ2 - 2024

• Dịch vụ tập dữ liệu (DaaS)- Thị trường dữ liệu trí tuệ nhân tạo- AIT Data Tracking Bot - Sản phẩm đã hoạt động trên Telegram- Thêm tích hợp BlockchainQ3 - 2024

• Giải pháp trí tuệ nhân tạo Web3 cung cấp (Cụ thể cho Công ty)Bạn có thể đọc thêm chi tiết ở đây: @nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

Kết luậnTrong những năm gần đây, việc sử dụng các bộ dữ liệu lớn trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đã được công nhận rộng rãi. Trên thực tế, đã có những lý luận cho rằng AI không thể hoạt động mà không có dữ liệu.

Kích thước thị trường cho Phân tích Dữ liệu Lớn dự kiến sẽ đạt 271,83 tỷ đô la vào năm 2022, đó là một con số đáng kể. Tuy nhiên, đó là một sân chơi cho các ông lớn công nghệ lớn như Microsoft, IBM, Amazon, và những người khác. Khi phát triển và tung ra sản phẩm của họ, các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo nhỏ phải đối mặt với những khó khăn khó khăn.

Cuộc chiến để quản lý các bộ dữ liệu lớn là thực sự. Điều này tốn kém, tốn thời gian và đòi hỏi nhân viên có kỹ năng cao, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu được đền bù cao.

Đây là nơi mà Giao thức AIT xuất hiện.

Giao thức AIT là một cách tiếp cận cách mạng trong xử lý và phân tích dữ liệu lớn, nhằm giải quyết những thách thức mà các start-up trí tuệ nhân tạo nhỏ gặp phải. Giao thức kết hợp sức mạnh của học máy với sự chuyên môn của con người thực để tạo ra một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.

Kết luận, Giao thức AIT cung cấp một nền tảng phân tích dữ liệu lớn thế hệ tiếp theo cho phép các start-up nhỏ vượt qua những rào cản đáng kể họ gặp phải trong quá trình phát triển và ra mắt sản phẩm. Phương pháp sáng tạo của nó kết hợp sức mạnh của học máy với sự chuyên môn của con người thực sự, và có tiềm năng cách mạng hóa việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

Và, PS! Như một điều cuối cùng ở đây, hãy dành một giây để xem xét biểu đồ giá ở đây.

Giá đã tăng hơn 800% trong 3 tháng qua.

Là một nhà giao dịch theo xu hướng, tôi thích những token đang cho thấy sức mạnh, và nếu bạn đang lạc quan về trí tuệ nhân tạo như một câu chuyện (tôi chắc chắn là vậy), thì token này với vốn hóa thị trường 60 triệu đô la có lẽ khá là đang bị định giá thấp nếu bạn nghĩ theo quan điểm dài hạn.

NFA ofc.

Disclaimer：- Bài viết này được tái bản từ [ROUTE 2 FI], Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [ROUTE 2 FI]. Nếu có ý kiến ​​phản đối về việc tái in này, vui lòng liên hệ với [Gate Học](https://www.Gate.com/questionnaire/3967đội ngũ và họ sẽ xử lý ngay lập tức.- Khuyến nghị từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.- Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch là không được phép.