➥ Att övervinna databrist - AI Data Provenance AI kan inte nå sin fulla potential utan tillförlitliga träningsdata. Tyvärr misslyckas 80 % av AI-projekten på grund av dåliga eller okontrollerbara data, vilket understryker vikten av dataursprung för att utveckla pålitliga AI-system. Idag utforskar vi projekt som tar itu med den mångfacetterade frågan om AI-datas härkomst. Varje projekt tar itu med en kritisk aspekt, inklusive användarägd data, transparenta register i kedjan, intäktsgenerering för immateriella rättigheter och datalikviditet. Låt oss dyka in! 🧵 … — @vana / $VANA Vana är ett decentraliserat nätverk med fokus på användarägd data, som syftar till att förändra ägande, delning och intäktsgenerering av data. Den integrerar suveränitet över personliga servrar, blockchain-samordning, modern kryptografi och tokeniserade ekonomiska incitament, vilket ger användarna programmerbar kontroll över sin dataanvändning och behörigheter via DataDAOs och Proof-of-Contribution. -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger är en AI-fokuserad blockkedja som förvandlar data, modeller och agenter till likvida, omsättbara tillgångar. Den är EVM-kompatibel så att du kan ansluta befintliga plånböcker och kontrakt utan friktion. Har datanät för att skapa gemensamma datauppsättningar och bevis på attribuering, vilket säkerställer att alla AI-bidrag är spårbara och rättvist belönade. … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol tar itu med AI:s dataproblem genom att möjliggöra säker intäktsgenerering för data utan att kompromissa med integriteten. Genom Data NFT:er och Datatokens behåller dataägare kontrollen samtidigt som de tillåter åtkomst till AI-träning via token-grind-behörigheter. Deras Compute-to-Data-metod gör det möjligt för AI-modeller att träna på datauppsättningar utan att exponera rådata, vilket säkerställer datahärkomst samtidigt som de skapar hållbara intäktsströmmar för databidragsgivare. … — @getoro_xyz / $ORO ORO tar itu med AI:s brist på privat data genom att skapa en rättvis marknadsplats där användare bidrar med personuppgifter för AI-träning samtidigt som integriteten upprätthålls. Deras krypteringsteknik säkerställer dataintegritet och härkomst under hela träningsprocessen. Användare tjänar ORO-poäng för databidrag genom uppdrag och social länkning, vilket löser det kritiska problemet med att stimulera högkvalitativa, verifierbara träningsdata som AI desperat behöver. … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network är en Layer-1 blockchain som moderniserar IP-infrastruktur för AI-agenter. Det gör det möjligt för kreatörer att äga, dela och tjäna pengar på sin IP samtidigt som AI-agenter kan träna på verifierade, användarägda data i ett globalt IP-register via dess Proof-of-Provenance Camp löser den kritiska klyftan mellan AI:s snabba tillväxt och system för skydd av kreatörer, vilket säkerställer verifierbar datahärkomst och insamling av verkligt värde för alla deltagare i den AI-drivna kreativa ekonomin. ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol tar itu med AI:s IP-flaskhals på 80 biljoner dollar genom att göra immateriella rättigheter programmerbara och handelsbara. Den tillhandahåller rättighetsklarerade, specialiserade datauppsättningar för AI-träning genom automatiserad licensiering, attribuering och royaltyfördelning över härledda grafer. Story gör det möjligt för dataleverantörer att licensiera ogenomsökbara datamängder utan tillstånd samtidigt som IP-ägare får rättvis ersättning. Detta löser AI:s kritiska behov av juridiskt kompatibla, högkvalitativa träningsdata i stor skala med deras nyligen lanserade @psdnai med @a16zcrypto … — @irys_xyz / $IRYS Irys är en komplett datakedja som gör träningsdata omedelbart verifierbara och programmerbara. Irys Erbjuder integrerad exekvering med kryptografiska bevis på datahärkomst vid diskhastighet. Gör det möjligt för AI-utvecklare att få tillgång till spårbara, rättighetsgodkända datauppsättningar samtidigt som man säkerställer rättvis ersättning för dataskapare, vilket löser grundläggande verifieringsproblem som plågar AI-träning. … — @LazAINetwork LazAI löser AI:s kris med datafeljustering genom Data Anchoring Tokens (DAT) som gör träningsdata verifierbara och spårbara. Deras verifierade datorramverk säkerställer manipuleringssäker datahärkomst med hjälp av ZKP:er och konsensusprotokoll. Möjliggör rättvis ersättning för databidragsgivare samtidigt som transparent validering av datakällor upprätthålls, vilket direkt tar itu med de tillförlitlighetsproblem som plågar AI-träningsdatauppsättningar. LazAI inkuberas av @ProjectZKM, @MetisL2 … — @Lilypad_Tech Lilypad Network är en decentraliserad beräkningsplattform som är utformad för att driva arbetsbelastningar för AI och maskininlärning via ett distribuerat nätverk av GPU:er och andra resurser. Det gör det möjligt för användare att köra containerbaserade jobb, till exempel AI-modellinferens, i en serverlös miljö, samtidigt som beräkningsleverantörer kan tjäna pengar på sin maskinvara och AI-utvecklare kan äga, distribuera och tjäna pengar på sina modeller … — @grass / $GRASS Grass Network är en decentraliserad plattform där användare tjänar passiv inkomst genom att dela oanvänd internetbandbredd via användarenhet eller Grasshopper. Den är byggd på Solana och tillhandahåller offentlig webbdata för AI-träning, webbskrapning och uppgifter som priskontroll eller annonsövervakning av verifierade enheter. Detta tillvägagångssätt stöder AI-utveckling med stora datamängder på ett etiskt sätt och undviker centraliserad kontroll och integritetsproblem kopplade till teknikjättar.