➥ Superando la Escasez de Datos - Procedencia de Datos de IA La IA no puede alcanzar su máximo potencial sin datos de entrenamiento fiables. Lamentablemente, el 80% de los proyectos de IA fracasan debido a datos deficientes o no verificables, lo que subraya la importancia de la procedencia de datos para desarrollar sistemas de IA confiables. Hoy, exploramos proyectos que abordan el problema multifacético de la procedencia de datos de IA. Cada proyecto aborda un aspecto crítico, incluyendo datos de propiedad del usuario, registros transparentes en cadena, monetización de propiedad intelectual y liquidez de datos. ¡Vamos a sumergirnos! 🧵 … — @vana / $VANA Vana es una red descentralizada centrada en datos de propiedad del usuario, con el objetivo de transformar la propiedad, el intercambio y la monetización de datos. Integra soberanía de servidor personal, coordinación en blockchain, criptografía moderna e incentivos económicos tokenizados, proporcionando a los usuarios control programable sobre el uso y permisos de sus datos a través de DataDAOs y Prueba de Contribución. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger es una blockchain centrada en IA que convierte datos, modelos y agentes en activos líquidos y comerciables. Es compatible con EVM, por lo que puedes conectar billeteras y contratos existentes sin fricciones. Ofrece Datanets para la creación colaborativa de conjuntos de datos y Prueba de Atribución que asegura que todas las contribuciones de IA sean rastreables y recompensadas de manera justa. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol aborda el problema de datos de la IA al permitir la monetización segura de datos sin comprometer la privacidad. A través de Data NFTs y Datatokens, los propietarios de datos mantienen el control mientras permiten el acceso a la capacitación de IA mediante permisos restringidos por tokens. Su enfoque Compute-to-Data permite que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos sin exponer datos en bruto, asegurando la procedencia de datos mientras crea flujos de ingresos sostenibles para los contribuyentes de datos. … — @getoro_xyz / $ORO ORO aborda la escasez de datos privados de IA creando un mercado justo donde los usuarios contribuyen con datos personales para el entrenamiento de IA mientras mantienen la privacidad. Su tecnología de cifrado asegura la integridad y procedencia de los datos a lo largo del proceso de entrenamiento. Los usuarios ganan puntos ORO por contribuciones de datos a través de misiones y enlaces sociales, resolviendo el problema crítico de incentivar datos de entrenamiento de alta calidad y verificables que la IA necesita desesperadamente. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network es una blockchain de Capa-1 que moderniza la infraestructura de propiedad intelectual para agentes de IA. Permite a los creadores poseer, compartir y monetizar su propiedad intelectual mientras permite a los agentes de IA entrenar en datos verificados de propiedad del usuario a través de su Prueba de Procedencia. Camp resuelve la brecha crítica entre el rápido crecimiento de la IA y los sistemas de protección de creadores, asegurando una procedencia de datos verificable y una captura de valor justa para todos los participantes en la economía creativa impulsada por IA. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol aborda el cuello de botella de propiedad intelectual de $80 billones de IA al hacer que la propiedad intelectual sea programable y comerciable. Proporciona conjuntos de datos especializados y con derechos despejados para el entrenamiento de IA a través de licencias automatizadas, atribución y distribución de regalías a través de gráficos derivados. Story permite a los proveedores de datos licenciar conjuntos de datos no rastreables sin permisos mientras asegura que los propietarios de propiedad intelectual reciban una compensación justa. Esto resuelve la necesidad crítica de IA de datos de entrenamiento legalmente compatibles y de alta calidad a gran escala con su recién lanzado @psdnai junto a @a16zcrypto. … — @irys_xyz / $IRYS Irys es una cadena de datos completa que hace que los datos de entrenamiento sean instantáneamente verificables y programables. Irys ofrece ejecución integrada con prueba criptográfica de procedencia de datos a velocidad de disco. Permite a los desarrolladores de IA acceder a conjuntos de datos rastreables y con derechos despejados mientras asegura una compensación justa para los creadores de datos, resolviendo problemas fundamentales de verificación que afectan el entrenamiento de IA. … — @LazAINetwork LazAI resuelve la crisis de desalineación de datos de IA a través de Tokens de Anclaje de Datos (DAT) que hacen que los datos de entrenamiento sean verificables y rastreables. Su marco de computación verificada asegura una procedencia de datos a prueba de manipulaciones utilizando ZKPs y protocolos de consenso. Permite una compensación justa para los contribuyentes de datos mientras mantiene una validación transparente de las fuentes de datos, abordando directamente los problemas de fiabilidad que afectan los conjuntos de datos de entrenamiento de IA. LazAI está incubado por @ProjectZKM, @MetisL2. … — @Lilypad_Tech Lilypad Network es una plataforma de computación descentralizada diseñada para potenciar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático a través de una red distribuida de GPUs y otros recursos. Permite a los usuarios ejecutar trabajos en contenedores, como inferencia de modelos de IA, en un entorno sin servidor, mientras permite a los proveedores de computación monetizar su hardware y a los desarrolladores de IA poseer, implementar y ganar con sus modelos. … — @grass / $GRASS Grass Network es una plataforma descentralizada donde los usuarios ganan ingresos pasivos al compartir ancho de banda de internet no utilizado a través de dispositivos de usuario o Grasshopper. Construido sobre Solana, proporciona datos web públicos para el entrenamiento de IA, raspado web y tareas como verificación de precios o monitoreo de anuncios por entidades verificadas. Este enfoque apoya el desarrollo de IA con grandes conjuntos de datos de manera ética, evitando el control centralizado y los problemas de privacidad vinculados a los gigantes tecnológicos.