Openleader: полностью переработал механизмы распределения и стимулов AI.
Основной механизм Proof of Attribution позволяет участникам данных действительно получать вознаграждение, а не предоставлять данные крупным компаниям безвозмездно, как в традиционном ИИ...
Дизайн Datanets позволяет сообществу совместно создавать специализированные наборы данных, в которых могут участвовать обычные люди в процессе обучения моделей.
Модульное обучение OpenLoRA еще больше снизило барьеры, именно так должна выглядеть демократизация ИИ.
Но я считаю, что главное достижение заключается в том, чтобы превратить "использование ИИ" в "обладение ИИ".
Пользователи больше не являются пассивными потребителями, а становятся соучастниками и выгодоприобретателями экосистемы. Если эта модель сможет заработать, это будет огромный удар для всей отрасли...
Ожидаю увидеть больше вертикальных сценариев реализации.
Области медицины, образования и финансов особенно нуждаются в такой модели открытого сотрудничества.
В конце концов, если проблема изоляции данных не будет решена, ИИ всегда будет лишь поверхностно вращаться.
Ключевым моментом является то, сможет ли сообщество оставаться активным и действительно ли механизмы вознаграждения являются справедливыми и прозрачными.
Но, по крайней мере, направление верное...
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Openleader: полностью переработал механизмы распределения и стимулов AI.
Основной механизм Proof of Attribution позволяет участникам данных действительно получать вознаграждение, а не предоставлять данные крупным компаниям безвозмездно, как в традиционном ИИ...
Дизайн Datanets позволяет сообществу совместно создавать специализированные наборы данных, в которых могут участвовать обычные люди в процессе обучения моделей.
Модульное обучение OpenLoRA еще больше снизило барьеры, именно так должна выглядеть демократизация ИИ.
Но я считаю, что главное достижение заключается в том, чтобы превратить "использование ИИ" в "обладение ИИ".
Пользователи больше не являются пассивными потребителями, а становятся соучастниками и выгодоприобретателями экосистемы.
Если эта модель сможет заработать, это будет огромный удар для всей отрасли...
Ожидаю увидеть больше вертикальных сценариев реализации.
Области медицины, образования и финансов особенно нуждаются в такой модели открытого сотрудничества.
В конце концов, если проблема изоляции данных не будет решена, ИИ всегда будет лишь поверхностно вращаться.
Ключевым моментом является то, сможет ли сообщество оставаться активным и действительно ли механизмы вознаграждения являются справедливыми и прозрачными.
Но, по крайней мере, направление верное...