#AI 和 #RWA 是我們本週期最看好的賽道，團隊投入了大量的精力去研究，期間，我經常問團隊一個問題：“到底什麼才是真正稀缺的 #AI 資源？” 有人說是算力，有人說是算法。在不斷的請教和交流中，我越來越清晰地意識到，真正的稀缺是高質量的人類數據。 最近 #Vana 發佈的 #Playground AI數據產品讓我眼前一亮，讓真正高質量的人類數據迴歸個體，開啟了數據資本時代！ 過去，數據基本分三類： 1️⃣公共抓取數據：推文、Reddit 爬取，這類數據多，但淺薄、缺乏語境。 2️⃣平臺私有數據：Spotify、Telegram、ChatGPT交互，這才是真正有價值的深度數據，但被大廠死死鎖住。 3️⃣標註數據集：Kaggle 或眾包標註，質量有限、成本高，還很難規模化。 而 #Playground 做的事是開創了第四類數據：社區集體擁有的數據。這就厲害了。因為它既不是免費爬取的“浮光掠影”，也不是平臺的“黑箱壟斷”，而是用戶主動貢獻、由 DAO 聚合的“深度人類數據”。 當我看完 #VanaPlayground 的視頻演示後，我第一次看到可以在一個界面裡預覽數據集架構、下載合成樣本、甚至和背後的 DataDAO 對接時，真的覺得有點像在逛“數據農貿市場”。對比過去我們買數據就像買罐頭食品，冷冰冰、不知道成分；現在是直接和農戶(社區)對話，看見產地和新鮮度。 #VanaPlayground 對 #AI 為何如此重要？ 當前訓練 #AI 模型靠的不是算力多，而是數據的深度和多樣性。我來打個比方，例如我們日常使用的 #ChatGPT 的交互數據能體現人類的真實思考方式；再比如，人們使用 #Spotify 聽歌數據能刻畫用戶的偏好和情緒；社區小夥伴在使用 #Telegram 群聊的時候，群聊數據能映射社區互動的真實語境。 上述這些東西不是爬蟲能給的。它們是 #AI personalization、#Agent 交互、下一代應用所必須的“燃料”。而在 #Playground 裡，數據不是一堆雜亂的 JSON，而是帶架構、可瀏覽、可測的結構化樣本。這讓開發者能更快設計模型、做測試，而買家也能先“試吃”再決定是否購買。 整體來看，我個人認為 #VanaPlayground 的願景很大，不只是一個“數據展示廳”，而是去中心化數據經濟的前臺。...
介紹 Vana Playground。一個自助探索 Vana 數據集的方式。
從一開始，我們就專注於構建有價值的數據集，並通過我們的網絡進行商業化。
這是演變：允許任何人查看和使用 Vana 上的數據。
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