Sapien于2024-04-09获得金额为500万美元的种子轮融资

Sapien是一种游戏金融（gamefi），人工智能训练解决方案。 筹集了500万美元。 在这里加入等候名单..！

去中心化AI数据收集的革命：Sapien如何引领数据创新 在传统的AI数据收集模式下，数据通常来自于集中化的渠道，这意味着数据的多样性和质量可能会受到限制。尤其是在涉及到不同地域、文化或行业背景的数据时，集中式平台可能无法有效地解决这些多样性的需求。 Sapien的去中心化平台正是为了解决这个问题，通过全球专家网络收集和验证数据，确保AI训练数据的多样性和高质量。 @JoinSapien 去中心化：打破传统数据收集瓶颈 传统的AI数据收集通常依赖几个大平台或组织，他们决定哪些数据是有价值的。这种集中的数据来源方式虽然能够高效处理大量数据，但却可能遗漏掉一些细小却至关重要的细节。 尤其是在某些特定领域或地区，传统平台无法全面覆盖各种需求，而这些“细分市场”的数据往往是提高AI模型准确性和应用能力的关键。 Sapien通过去中心化的平台设计，允许全球各地的专家参与到AI数据的贡献中来。这种方法不仅打破了地域和行业的限制，还为AI训练数据带来了更多元化的视角和丰富的背景信息。 全球专家网络：多样化的数据来源 Sapien的核心优势之一是通过全球专家网络进行数据收集。无论是来自亚洲的医学专家，还是来自欧洲的工程师，或是来自非洲的教育工作者，他们的知识和数据贡献都可以被整合到AI训练过程中。这种跨领域和跨地区的合作，使得AI训练数据能够更加广泛地代表现实世界中的多样性。 在我看来，这种全球专家网络不仅提升了AI数据的准确性，也帮助AI模型在面对不同文化、不同市场时，更加灵活和适应性强。例如，在医疗AI的训练中，不同国家和地区的疾病数据和治疗方式可以被有效整合，确保AI模型能够理解全球范围内的医疗需求和挑战。 质量保障机制：同行验证与代币经济的结合 为了确保数据的质量，Sapien采用了同行验证和代币经济机制。在这个平台上，所有数据都需要经过其他贡献者的验证。这种去中心化的验证方式，使得每一份数据都能被独立审查，避免了集中平台中可能出现的偏见和错误。 另外，Sapien通过质押代币的机制，确保每个贡献者都对自己提交的数据质量负责。如果数据质量较低，贡献者的代币将会被削减，这种经济激励机制让平台上的每个参与者都有强烈的责任感，确保他们提供的是最优质的数据。 突破地域与行业的限制：未来的AI发展 随着AI技术在全球范围内的普及，未来的AI将不仅仅局限于某些特定行业或地区，而是要能够在多个领域和环境中找到应用。这就要求AI训练数据必须具备更广泛的多样性，覆盖不同的文化、语言、经济背景以及行业需求。 Sapien通过去中心化平台，解决了这一难题。平台的设计不仅确保了数据质量的高标准，也保证了数据的多样性，进而推动了AI的全球化发展。在我看来，这种设计将使得AI技术能够适应不同国家和地区的实际需求，更加公平地服务于全球用户。 我的总结 Sapien的去中心化AI数据收集模式，不仅为AI技术的发展提供了更加高质量的数据支持，还通过全球专家的参与，确保了数据的多样性和适用性。 这种创新的方式解决了传统AI数据收集的瓶颈，打破了地域和行业的限制，为AI技术的广泛应用奠定了基础。 通过全球化的协作与去中心化的数据管理，Sapien正在引领AI数据收集的革命。 我相信，随着这一平台的进一步发展，AI模型将会更加智能、精准和公平，为各行各业带来深远的影响。 #AI #Sapien @JoinSapien @RowanRK6 @cookiedotfun @cookiedotfuncn

Sapien 的协议不仅仅是收集数据，它通过经济激励确保可持续质量。 专家在贡献之前质押代币，任务由社区验证，贡献者的声誉在链上建立。 该系统消除了对传统QA的需求

AI+Web3：塔楼与广场 TL;DR 1. AI概念的Web3项目在一二级市场成为吸金标的。 2. Web3在AI行业的机会主要体现在:利用分布式激励协调长尾潜在供应(跨数据、存储和计算);同时建立开源模型和AI Agent的去中心化市场。 3. AI在Web3行业主要应用于链上金融(加密支付、交易、数据分析)以及辅助开发。 4. AI+Web3的效用体现在双方互补:Web3有望对抗AI集中化,AI有望帮助Web3破圈。 引言 近两年,AI发展迅猛,ChatGPT的出现开启了生成式人工智能的新纪元,也在Web3领域掀起了热潮。 AI概念的加持下,Web3项目融资明显提振

📌 当AI发展速度远超监管与伦理建设，我们该如何确保“训练数据”的质量？ @JoinSapien 提出了一种可能更具约束力的解决方式：用质押+声誉系统重构数据贡献者生态。 这个模型不复杂，但很“Web3”： 1️⃣ 任务执行前需质押代币 → 贡献前先担责 2️⃣ 完成后由社区内同行评审 → 去中心化的质量验证 3️⃣ 结果影响贡献者声誉 → 声誉绑定任务权限与收益 这套机制背后有几个值得注意的系统性变量： 🔹数据质量通过惩罚机制自动调节，而非依赖一套集权审核系统 🔹激励结构与“参与者可信度”强绑定，有效防止撸羊毛/机器人灌水 🔹所有贡献过程链上可追溯，确保后续AI模型可验证其训练路径 📊 截至目前： 🔹180万+ 参与者 🔹1.85亿+ 标签任务 🔹覆盖医疗、教育、自动驾驶等多个垂直场景 在“AI算力”和“AI模型”都过度内卷的当下，训练数据的质控系统反而成了稀缺资源。 Sapien 没有试图取代OpenAI式大模型，而是选择另辟蹊径——用规则、责任与激励，提升“人类知识”在AI体系中的可信度。 或许，这种机制才是下一个阶段的关键拼图。不是“能干什么”，而是“做得准不准”“对不对”。 质量不是喊口号喊出来的，是用规则逼出来的。 @cookiedotfuncn @cookiedotfun #PlaySapien #CookieSnaps #Sapien #SapienSnaps