Kaynak: Cointelegraph
Orijinal Metin: "Merkeziyetsiz OORT AI verisi Google Kaggle'da öne çıkıyor"
OORT tarafından geliştirilen dağınık AI çözüm sağlayıcısı yapay zeka eğitim görüntü veri seti, Google'ın Kaggle platformunda önemli bir başarı elde etti.
OORT'un "Diverse Tools Kaggle" veri seti listesi Nisan ayı başında yayınlandı; sonrasında, birçok kategoride ana sayfaya yükseldi. Kaggle, veri bilimi ve makine öğrenimi yarışmaları, öğrenme ve işbirliği için Google'a ait çevrimiçi bir platformdur.
Kripto AI projesi OpenLedger'ın ana katkıcılarından Ramkumar Subramaniam, Cointelegraph'a "Kaggle anasayfasındaki sıralama, bu veri kümesinin veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve diğer profesyoneller gibi önemli toplulukların aktif katılımını çektiğini gösteren güçlü bir sosyal sinyaldir." dedi.
OORT'un kurucusu ve CEO'su Max Li, Cointelegraph'a verdiği demeçte, şirketin "dağıtık model aracılığıyla topladığı eğitim verilerinin gerçekten erken pazar talebi ve ilgili olduğunu doğrulayan cesaret verici katılım göstergeleri gözlemlediğini" belirtti. Ayrıca şunları ekledi:
"Topluluk tarafından ortaya çıkan gönüllü ilgi, aktif kullanım ve katkı ile birlikte - OORT gibi merkeziyetsiz, topluluk odaklı veri borularının merkezi aracılara bağımlı olmaksızın hızlı dağıtım ve geniş katılımı nasıl sağlayabileceğini net bir şekilde göstermektedir."
Li ayrıca, OORT'un önümüzdeki birkaç ay içinde birden fazla veri seti yayınlayacağını belirtti. Bunlar arasında araç içi sesli komut veri seti, akıllı ev sesli komut veri seti ve AI destekli medya gerçeklik doğrulama yeteneklerini artırmayı amaçlayan derin sahte video veri seti yer alıyor.
Cointelegraph bağımsız olarak doğruladı, yukarıda belirtilen veri seti bu ayın başlarında Kaggle'ın genel AI, perakende ve alışveriş, imalat ve mühendislik kategorilerinde başarıyla ana sayfaya çıktı. Yayın saati itibarıyla, bu veri seti 6 Mayıs'ta olası alakasız bir veri seti güncellemesi ve 14 Mayıs'taki bir güncellemenin ardından bu sıralama konumlarını korumamaktadır.
Bu başarıyı kabul etse de, Subramaniam Cointelegraph'a, "Bu, gerçek uygulama veya kurumsal kalite için belirleyici bir gösterge değildir." dedi. OORT veri setinin benzersizliğinin "sadece sıralamada değil, aynı zamanda veri setinin arkasındaki kaynak kanalları ve teşvik mekanizmalarında da" yattığını belirtti. Ayrıca şöyle açıkladı:
"Şeffaf, token teşvikine dayalı bir sistem, uygun bir yönetim yapısı kurulduğu takdirde, izlenebilirlik, topluluk tarafından ortak yönetim ve sürekli optimizasyon sağlama potansiyeli sunar; merkezi tedarikçilere bağlı, şeffaf olmayan süreçlerden farklı olarak."
Yapay zeka risk sermayesi firması Generative Ventures'ın ortağı Lex Sokolin, bu sonuçların zor bir şekilde kopyalanmadığını düşünmesine rağmen, "bu gerçekten de kripto projelerinin merkeziyetsiz teşvik mekanizmalarını kullanarak ekonomik değer taşıyan faaliyetler organize edebileceğini kanıtlıyor."
Yapay zeka araştırma kuruluşu Epoch AI tarafından yayınlanan verilere göre, insan tarafından üretilen metin AI eğitim verilerinin 2028'de tükenmesi bekleniyor. Baskı o kadar büyük ki, yatırımcılar şu anda AI şirketlerinin telif hakkı korunan materyallerin kullanım haklarını elde etmeleri için anlaşmalar yapmaya teşvik ediyor.
Yapay zeka eğitim verilerinin artan kıtlığı ve bunun alanın gelişimini nasıl kısıtlayabileceği konusunda araştırma raporları yıllardır ortalıkta dolaşıyor. Sentetik (Yapay zeka tarafından oluşturulan ) verileri daha yaygın olarak kullanılır ve başarılı hale gelirken, insan tarafından oluşturulan veriler hala daha iyi performans gösteren yapay zeka modelleri geliştirmek için yaygın olarak tercih edilen seçenek olarak görülüyor.
AI eğitim görüntüleri alanında durum giderek daha karmaşık hale geliyor; sanatçılar eğitim çalışmalarını bilinçli olarak bozuyorlar. Eserlerinin izinsiz bir şekilde AI eğitiminde kullanılmasını korumak için, Nightshade aracı yaratıcıların görüntülerini "zehirlemelerine" olanak tanıyor ve bu da modelin performansını ciddi şekilde etkiliyor.
Subramaniam şunu vurguladı: "Yüksek kaliteli görüntü verilerinin giderek azaldığı bir döneme giriyoruz." Aynı zamanda, görüntü zehirleme teknolojisinin yaygın kullanımı bu zorluğu daha da artırdığını vurguladı:
"Görüntü gizleme teknolojileri ve karşıt su işareti gibi AI eğitim zehirleme yöntemlerinin yükselişiyle, açık kaynak veri setleri sayı ve güvenilirlik açısından çift bir tehdit ile karşı karşıya."
Bu durumla ilgili olarak, Subramaniam, doğrulanabilir ve topluluk katkılı teşvik veri setlerinin "her zamankinden daha değerli olduğunu" ifade etti. Bu tür projelerin "yalnızca bir alternatif olarak değil, aynı zamanda veri ekonomisinde AI hizalaması ve veri izleme için önemli bir destek haline geleceğini" düşündüğünü belirtti.
İlgili öneriler: Kima, stablecoin kart yüklemesi için Mastercard sandbox'una katıldı.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Merkeziyetsizlik OORT AI verisi Google Kaggle'da ön sıralara yerleşti
Kaynak: Cointelegraph Orijinal Metin: "Merkeziyetsiz OORT AI verisi Google Kaggle'da öne çıkıyor"
OORT tarafından geliştirilen dağınık AI çözüm sağlayıcısı yapay zeka eğitim görüntü veri seti, Google'ın Kaggle platformunda önemli bir başarı elde etti.
OORT'un "Diverse Tools Kaggle" veri seti listesi Nisan ayı başında yayınlandı; sonrasında, birçok kategoride ana sayfaya yükseldi. Kaggle, veri bilimi ve makine öğrenimi yarışmaları, öğrenme ve işbirliği için Google'a ait çevrimiçi bir platformdur.
Kripto AI projesi OpenLedger'ın ana katkıcılarından Ramkumar Subramaniam, Cointelegraph'a "Kaggle anasayfasındaki sıralama, bu veri kümesinin veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve diğer profesyoneller gibi önemli toplulukların aktif katılımını çektiğini gösteren güçlü bir sosyal sinyaldir." dedi.
OORT'un kurucusu ve CEO'su Max Li, Cointelegraph'a verdiği demeçte, şirketin "dağıtık model aracılığıyla topladığı eğitim verilerinin gerçekten erken pazar talebi ve ilgili olduğunu doğrulayan cesaret verici katılım göstergeleri gözlemlediğini" belirtti. Ayrıca şunları ekledi:
"Topluluk tarafından ortaya çıkan gönüllü ilgi, aktif kullanım ve katkı ile birlikte - OORT gibi merkeziyetsiz, topluluk odaklı veri borularının merkezi aracılara bağımlı olmaksızın hızlı dağıtım ve geniş katılımı nasıl sağlayabileceğini net bir şekilde göstermektedir."
Li ayrıca, OORT'un önümüzdeki birkaç ay içinde birden fazla veri seti yayınlayacağını belirtti. Bunlar arasında araç içi sesli komut veri seti, akıllı ev sesli komut veri seti ve AI destekli medya gerçeklik doğrulama yeteneklerini artırmayı amaçlayan derin sahte video veri seti yer alıyor.
Cointelegraph bağımsız olarak doğruladı, yukarıda belirtilen veri seti bu ayın başlarında Kaggle'ın genel AI, perakende ve alışveriş, imalat ve mühendislik kategorilerinde başarıyla ana sayfaya çıktı. Yayın saati itibarıyla, bu veri seti 6 Mayıs'ta olası alakasız bir veri seti güncellemesi ve 14 Mayıs'taki bir güncellemenin ardından bu sıralama konumlarını korumamaktadır.
Bu başarıyı kabul etse de, Subramaniam Cointelegraph'a, "Bu, gerçek uygulama veya kurumsal kalite için belirleyici bir gösterge değildir." dedi. OORT veri setinin benzersizliğinin "sadece sıralamada değil, aynı zamanda veri setinin arkasındaki kaynak kanalları ve teşvik mekanizmalarında da" yattığını belirtti. Ayrıca şöyle açıkladı:
"Şeffaf, token teşvikine dayalı bir sistem, uygun bir yönetim yapısı kurulduğu takdirde, izlenebilirlik, topluluk tarafından ortak yönetim ve sürekli optimizasyon sağlama potansiyeli sunar; merkezi tedarikçilere bağlı, şeffaf olmayan süreçlerden farklı olarak."
Yapay zeka risk sermayesi firması Generative Ventures'ın ortağı Lex Sokolin, bu sonuçların zor bir şekilde kopyalanmadığını düşünmesine rağmen, "bu gerçekten de kripto projelerinin merkeziyetsiz teşvik mekanizmalarını kullanarak ekonomik değer taşıyan faaliyetler organize edebileceğini kanıtlıyor."
Yapay zeka araştırma kuruluşu Epoch AI tarafından yayınlanan verilere göre, insan tarafından üretilen metin AI eğitim verilerinin 2028'de tükenmesi bekleniyor. Baskı o kadar büyük ki, yatırımcılar şu anda AI şirketlerinin telif hakkı korunan materyallerin kullanım haklarını elde etmeleri için anlaşmalar yapmaya teşvik ediyor.
Yapay zeka eğitim verilerinin artan kıtlığı ve bunun alanın gelişimini nasıl kısıtlayabileceği konusunda araştırma raporları yıllardır ortalıkta dolaşıyor. Sentetik (Yapay zeka tarafından oluşturulan ) verileri daha yaygın olarak kullanılır ve başarılı hale gelirken, insan tarafından oluşturulan veriler hala daha iyi performans gösteren yapay zeka modelleri geliştirmek için yaygın olarak tercih edilen seçenek olarak görülüyor.
AI eğitim görüntüleri alanında durum giderek daha karmaşık hale geliyor; sanatçılar eğitim çalışmalarını bilinçli olarak bozuyorlar. Eserlerinin izinsiz bir şekilde AI eğitiminde kullanılmasını korumak için, Nightshade aracı yaratıcıların görüntülerini "zehirlemelerine" olanak tanıyor ve bu da modelin performansını ciddi şekilde etkiliyor.
Subramaniam şunu vurguladı: "Yüksek kaliteli görüntü verilerinin giderek azaldığı bir döneme giriyoruz." Aynı zamanda, görüntü zehirleme teknolojisinin yaygın kullanımı bu zorluğu daha da artırdığını vurguladı:
"Görüntü gizleme teknolojileri ve karşıt su işareti gibi AI eğitim zehirleme yöntemlerinin yükselişiyle, açık kaynak veri setleri sayı ve güvenilirlik açısından çift bir tehdit ile karşı karşıya."
Bu durumla ilgili olarak, Subramaniam, doğrulanabilir ve topluluk katkılı teşvik veri setlerinin "her zamankinden daha değerli olduğunu" ifade etti. Bu tür projelerin "yalnızca bir alternatif olarak değil, aynı zamanda veri ekonomisinde AI hizalaması ve veri izleme için önemli bir destek haline geleceğini" düşündüğünü belirtti.
İlgili öneriler: Kima, stablecoin kart yüklemesi için Mastercard sandbox'una katıldı.