去中心化的 AI 数据供应:认识Grass,参与Grass

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  • ☘️:Intro
  • ❓:看好Grass和即将推出的L2的原因有哪些?
  • ????:展望
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☘️:Intro

  • Grass定位????:AI训练数据集的提供者
  • 作为DePIN基础设施????,使用来自世界各地的一百万台设备????️,在网络上抓取数据并将其处理成结构化数据集????。

❓:看好Grass和即将推出的L2的原因有哪些?

  1. 目前为止,人工智能????的发展高度集中在大型科技公司中,尤其是谷歌和OpenAI几乎垄断了这个领域。这意味着他们????收割了AI的大部分收益,也意味着他们拥有绝对的控制力。
  2. Grass通过两种方式实现AI*化。
    (1)????‍????:降低开发人员访问AI训练数据集的门槛
    数据是一切AI模型训练的基础。
    Grass作为AI的数据层,利用强大的节点网络,每天抓取超过1TB的数据添加到数据存储库中。
    如今,主流的网站正在逐渐提高API的费用,数据集的访问也变得昂贵????。
    而如果Grass提供访问这些网络数据的替代方案,降低成本,就能降低开发工程师使用这些数据的成本和门槛。
    (2)????:Grass为普通人提供了参与这个过程的通道,扩展AI的使用群体
    Grass的网络拥有超过一百万个节点,每个节点都由一个住宅互联网用户运行,
    用户只需下载浏览器扩展程序并保持浏览器在线即可。????
    程序运行逻辑很简单,从网络获取网络请求,通过用户的互联网路由它们,带宽使用量非常小,
    并且应用程序不会查看用户数据或活动。

????:展望

L2
历史文章:Grass推出Layer 2 Data Rollup
Grass目前正在构建L2数据汇总层,用于跟踪网络生成的数据集的来源。

不久的将来,????(幻想时刻)
AI实验室:能够保证他们的数据是真实且没有被污染篡改的。
用户:能够验证AI模型是否没有偏见。

????:总结

作为个人用户,这是当前赚取AI发展份额较为简单的方法。
Grass对自己的产品定位,不仅仅是一个网络,更是一场数据*化的运动,
每个人都能分享AI革命的好处,共同参与构建AI数据层。

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