#AI 和 #RWA 是我们本周期最看好的赛道，团队投入了大量的精力去研究，期间，我经常问团队一个问题：“到底什么才是真正稀缺的 #AI 资源？” 有人说是算力，有人说是算法。在不断的请教和交流中，我越来越清晰地意识到，真正的稀缺是高质量的人类数据。 最近 #Vana 发布的 #Playground AI数据产品让我眼前一亮，让真正高质量的人类数据回归个体，开启了数据资本时代！ 过去，数据基本分三类： 1️⃣公共抓取数据：推文、Reddit 爬取，这类数据多，但浅薄、缺乏语境。 2️⃣平台私有数据：Spotify、Telegram、ChatGPT交互，这才是真正有价值的深度数据，但被大厂死死锁住。 3️⃣标注数据集：Kaggle 或众包标注，质量有限、成本高，还很难规模化。 而 #Playground 做的事是开创了第四类数据：社区集体拥有的数据。这就厉害了。因为它既不是免费爬取的“浮光掠影”，也不是平台的“黑箱垄断”，而是用户主动贡献、由 DAO 聚合的“深度人类数据”。 当我看完 #VanaPlayground 的视频演示后，我第一次看到可以在一个界面里预览数据集架构、下载合成样本、甚至和背后的 DataDAO 对接时，真的觉得有点像在逛“数据农贸市场”。对比过去我们买数据就像买罐头食品，冷冰冰、不知道成分；现在是直接和农户(社区)对话，看见产地和新鲜度。 #VanaPlayground 对 #AI 为何如此重要？ 当前训练 #AI 模型靠的不是算力多，而是数据的深度和多样性。我来打个比方，例如我们日常使用的 #ChatGPT 的交互数据能体现人类的真实思考方式；再比如，人们使用 #Spotify 听歌数据能刻画用户的偏好和情绪；社区小伙伴在使用 #Telegram 群聊的时候，群聊数据能映射社区互动的真实语境。 上述这些东西不是爬虫能给的。它们是 #AI personalization、#Agent 交互、下一代应用所必须的“燃料”。而在 #Playground 里，数据不是一堆杂乱的 JSON，而是带架构、可浏览、可测的结构化样本。这让开发者能更快设计模型、做测试，而买家也能先“试吃”再决定是否购买。 整体来看，我个人认为 #VanaPlayground 的愿景很大，不只是一个“数据展示厅”，而是去中心化数据经济的前台。...
介绍 Vana Playground。一个自助探索 Vana 数据集的方式。
从一开始，我们就专注于构建有价值的数据集，并通过我们的网络进行商业化。
这是演变：允许任何人查看和使用 Vana 上的数据。
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