Depth décodage : La interface de test Sapien révèle un code caché de "richesse de données"
Une exposition accidentelle en arrière-plan a révélé les futurs modèles de profit possibles pour les formateurs d'IA.
@JoinSapien Système de points caché
Le code backend montre que les "XP" accumulés par les utilisateurs ne sont pas de simples chiffres, mais des actifs numériques ayant un potentiel de monétisation.
Le taux de retour des tâches dans des domaines professionnels est nettement supérieur à celui des tâches conventionnelles, et les revenus de l'annotation de données médicales peuvent atteindre 300 % de ceux des tâches ordinaires.
Le contrat intelligent intégré au système ajustera automatiquement le taux d'échange de points en fonction de la précision historique de l'utilisateur.
Le chemin de valorisation des travailleurs des données
Phase initiale : Quantification du travail Accumuler des XP bruts par le biais de tâches de marquage de base, établir un premier enregistrement de contribution
Étape avancée : Construction de crédit Maintenir une sortie de qualité constante pour améliorer le "score de réputation on-chain", débloquer un coefficient de poids plus élevé.
Phase ultime : Conversion d'actifs Les contributeurs conformes aux normes peuvent frapper leurs données de production en tant qu'actifs numériques exclusifs. Découverte choquante de l'industrie
Des informations divulguées confirment que la plateforme teste le protocole "sécu рisation des données". Les contributions des utilisateurs seront enregistrées de manière permanente sur un grand livre distribué.
Mécanisme d'élimination dynamique : les contributeurs de faible qualité perdront progressivement leurs droits. Interprétation par des experts du secteur
"Ceci pourrait être le premier modèle mature à convertir directement le travail des données en actifs numériques, redéfinissant ainsi la manière dont la valeur des données d'entraînement de l'IA est répartie. La prime sur les données de domaine professionnel valide la rareté des données de haute qualité."
Impact potentiel
Cela pourrait déclencher une nouvelle bataille pour la conquête des talents en annotation de données professionnelles.
Offre aux travailleurs du savoir de nouveaux canaux de monétisation de la valeur. Un modèle économique liant directement la qualité des données aux revenus.
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Depth décodage : La interface de test Sapien révèle un code caché de "richesse de données"
Une exposition accidentelle en arrière-plan a révélé les futurs modèles de profit possibles pour les formateurs d'IA.
@JoinSapien Système de points caché
Le code backend montre que les "XP" accumulés par les utilisateurs ne sont pas de simples chiffres, mais des actifs numériques ayant un potentiel de monétisation.
Le taux de retour des tâches dans des domaines professionnels est nettement supérieur à celui des tâches conventionnelles, et les revenus de l'annotation de données médicales peuvent atteindre 300 % de ceux des tâches ordinaires.
Le contrat intelligent intégré au système ajustera automatiquement le taux d'échange de points en fonction de la précision historique de l'utilisateur.
Le chemin de valorisation des travailleurs des données
Phase initiale : Quantification du travail
Accumuler des XP bruts par le biais de tâches de marquage de base, établir un premier enregistrement de contribution
Étape avancée : Construction de crédit
Maintenir une sortie de qualité constante pour améliorer le "score de réputation on-chain", débloquer un coefficient de poids plus élevé.
Phase ultime : Conversion d'actifs
Les contributeurs conformes aux normes peuvent frapper leurs données de production en tant qu'actifs numériques exclusifs.
Découverte choquante de l'industrie
Des informations divulguées confirment que la plateforme teste le protocole "sécu рisation des données".
Les contributions des utilisateurs seront enregistrées de manière permanente sur un grand livre distribué.
Mécanisme d'élimination dynamique : les contributeurs de faible qualité perdront progressivement leurs droits.
Interprétation par des experts du secteur
"Ceci pourrait être le premier modèle mature à convertir directement le travail des données en actifs numériques, redéfinissant ainsi la manière dont la valeur des données d'entraînement de l'IA est répartie. La prime sur les données de domaine professionnel valide la rareté des données de haute qualité."
Impact potentiel
Cela pourrait déclencher une nouvelle bataille pour la conquête des talents en annotation de données professionnelles.
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Un modèle économique liant directement la qualité des données aux revenus.
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