AIT 協議介紹
原文標題：AIT 協議 - 標記和處理大數據的革命性方法
AIT 協議是一家 Web3/AI 原生公司，擁有超過 100,000 個錢包連接到其 dapp。
讓我們從關於 AIT 的重點總結（TLDR）開始。
AIT Protocol 的目標是通過提供高質量的數據注釋和人工智能模型培訓服務，使人工智能無縫集成到各個行業，使企業和研究人員能夠充分利用人工智能的潛力。
AIT 協議將通過提供必要的工具和知識，來實現這一目標，讓所有人都能使用人工智能。
介紹
AIT 協議利用區塊鏈技術的力量創建一個超越國際邊界的去中心化勞動力市場。 AIT 去中心化市場爲用戶提供參與“培訓賺錢（Train-to-Earn）”任務的機會，這一概念使他們能夠在獲得獎勵的同時積極爲人工智能模型的進步和尖端解決方案的開發做出貢獻。
人工智能應用程序開發領域對頂級結構化數據不斷增長的需求推動了這一願景。對於數以百萬計的數據標籤商來說，AIT 是他們進入令人興奮的 Web3 技術領域的第一個切入點，標志着他們在擁抱這個數字創新和機遇的變革時代向前邁出了重要一步。
如果沒有一些關鍵的團隊成員，這是不可能實現的：
首席執行官 | Shin Do：Megala Ventures 聯合創始人，Heros & Empires 聯合創始人，這款 Gamefi App 在 iOS 上的下載量達到 200 萬次，與 Web3 創始人和生態系統有着緊密的聯系。
首席技術官 | Tony Le：PharmApp Tech Inc.聯合創始人，設計了60多個數據驅動戰略的解決方案，谷歌雲專業機器學習工程師，谷歌雲專業數據工程師，SnowPro認證，麻省理工學院數據科學與機器學習項目校友。
好吧，我知道你認爲這樣說有點太復雜。
那麼，讓我用大白話來解釋 AIT。
沒有數據，人工智能就無法運行。你可能已經看到，微軟、IBM、亞馬遜等網路2世界的公司都在爲數據而瘋狂。
原因何在？小型人工智能初創公司在開發和推出產品時面臨着巨大的障礙。管理海量數據集的鬥爭是真實存在的。它成本高、耗時長，而且需要高技能人才，包括高薪酬的數據科學家。
這就是 AIT 協議的用武之地。
AIT 協議是一種處理和分析海量數據的革命性方法，旨在解決小型人工智能初創企業面臨的挑戰。該協議將機器學習的力量與真人的專業知識相結合，創造出一種更高效、更具成本效益的解決方案。
通過利用區塊鏈社區的豐富資源和創新的“培訓-賺錢（Train-To-Earn）”模式，AIT 協議吸引了大量願意爲項目提供專業知識的用戶。這使得該協議能夠保持低成本，同時仍然提供高質量的結果。
AIT 協議通過將人工智能技術計劃，直接與對大量數據進行分類和分析的用戶聯系起來，消除了對昂貴中介機構的需求。這樣可以節省時間和金錢，同時確保只有合格的人員才能處理數據。
AIT 協議還旨在自我完善。隨着機器學習算法變得更加智能，它們可以承擔越來越多的工作，最終將最大限度地減少人類的工作量。
因此，AIT 協議不僅是一種具有成本效益的解決方案，而且是一種高度可擴展的解決方案。
AIT 協議的 6 個重點領域
- 卓越的數據注釋服務： AIT 協議以提供精確、全面的數據注釋服務而自豪。高質量的訓練數據是成功的人工智能模型的基石。該團隊致力於以一絲不苟的態度對數據進行標注、標記和注釋，確保人工智能算法在最準確、最可靠的信息基礎上進行訓練。
- 定制AI模型訓練： 一刀切的解決方案在人工智能世界中行不通。 AIT 協議專注於定制的人工智能模型訓練，以滿足每個客戶的獨特需求。無論是自然語言處理、計算機視覺還是推薦系統，他們都會微調訓練方法以確保最佳性能。
- 合乎道德的數據注釋： AIT 協議堅定致力於道德數據注釋實踐。他們優先考慮隱私和安全，確保所有數據注釋符合最高道德標準和數據保護法規。
- 創新與研究： 團隊致力於保持人工智能研究的前沿，不斷探索新技術、新方法，提高數據標注和人工智能模型訓練的準確性和效率。
- 協作和知識共享： AIT 協議了解人工智能開發的協作本質。他們積極與客戶、合作夥伴和更廣泛的人工智能社區互動，分享知識和見解。
- 可達性和可負擔性： 他們致力於讓人工智能技術可供廣大企業和研究人員使用。 AIT 協議提供自由市場定價模型和可擴展的解決方案，以確保各種規模的組織都能從我們的專業知識中受益。
綜上所述，AIT 協議的願景是引領人工智能革命，使命是賦能企業和研究人員，重點是提供頂級數據標注服務和人工智能模型訓練，同時堅守道德標準和促進創新。
生態系統與合作夥伴
AIT Protocol 已與該領域的許多可靠項目合作。值得一提的包括 LayerZero、OKX Chain、zkSync、Monad、Shardeum、Coin98、PaalAI、MetaBros 和 General TAO Ventures。
General TAO Ventures 是一家現有的超級合夥企業，所以讓我們多談談這個合夥企業。
AIT Protocol 與 General TAO Ventures 合作：Bittensor 網路的新時代
此次合作促成了 Bittensor 生態系統中首批 32 個子網之一的創建，也是第一家由原生 web3 公司開發的子網絡，這證明了兩家公司的創新精神和前瞻性思維方法。
GTV 致力於突破激勵型的分布式機器學習的界限。他們以產品爲中心的方法側重於平台，這些平台不僅最大限度地提高 Bittensor 網路的參與度，而且還使最終用戶能夠貢獻有意義的價值。
Einstein-AIT（子網 3）：能力的融合
GTV 和 AIT 之間的合作關係催生了一個子網，該子網將重新定義 Bittensor 網路的功能。該子網旨在通過使語言模型能夠在獨特的 Python 環境中自主編寫、測試和執行代碼來優化響應準確性。因此，該平台不僅能提供精確實用的響應，還能顯著提高全網響應的準確性和質量。
AIT-GTV 子網 (SN3) 是一個強大且可靠的領域，專用於復雜的數學運算和邏輯推理。它將通過我們自己的專有模型，以及用戶友好的 API 提供先進數學計算。從而爲初創公司、企業甚至其他 Bittensor 子網提供支持。
該合作夥伴創建無需許可的去中心化服務的願景，與 Bittensor 的核心價值觀完美契合，營造了一個由參與者的集體力量和多樣性推動創新的環境。
現實世界的影響和未來的增長
這種夥伴關係的實際應用是廣泛而多樣的。從科學研究到教育、編程，甚至法律，可以利用子網的功能來推動進步並解決現實世界的問題。 “培訓-賺錢” 模式還確保用戶在爲人工智能的提升做出貢獻的同時，也能獲得回報，從而創造一個良性的成長和發展循環。
展望未來，GTV 和 AIT 合作的路線圖包括一系列戰略階段，旨在最大限度地發揮子網的潛力。從爲礦工、驗證者甚至最終用戶部署補充激勵模型（SIM，Supplementary Incentive Model）（Bittensor 網路的另一個創舉），爲了營造競爭環境並開發社區驅動的應用程序，這個合作企業的未來是光明的。
通過合作，他們在 Bittensor 生態系統上啓動了首批 32 個子網之一。他們正在開發一個子網路，該子網絡將提LLM的響應準確性，並最大限度地提高 Bittensor 礦工的獎勵。
他們的目標是幫助 Bittensor 網路實現LLM的黃金標準：Einstein-AIT 子網將充當 TAO 上其他LLM 的增壓器。
換句話說，AIT正在進入一個子網馬拉松：$TAO 增長=$AIT 增長
AIT 利用網路中的網路，爲我們的全球勞動力提供數據注釋工作
AIT 將從子網絡運營中賺取 $TAO，這些收入將通過以下方式重新投入到 $AIT 的發展和社區中：
-$AIT 代幣回購
-平台開發
-$AIT 代幣持有者基礎增長
-用戶激勵
好吧，正在閱讀文章的你。
到現在爲止，我們介紹了很多有關 AIT 協議的背景信息。但也許您已經問過自己這樣的問題— 他們究竟在解決什麼問題？
讓我們先來看看這些問題，然後在下一部分看看 AIT 是如何解決這些問題的。
問題與挑戰
數據處理是高質量人工智能應用的關鍵，數據標注過程的準確性至關重要。然而，數據注釋中採用的傳統方法，現在很難滿足不斷擴大的人工智能領域的需求。
這種傳統模式面臨兩個主要挑戰：效率低下和成本高。
效率低下
傳統的數據注釋方法類似於金字塔的構建，嚴重依賴體力勞動。這種勞動密集型方法雖然曾經是標準，但面對人工智能技術的快速發展，現在已經證明是不夠的。這種過時流程固有的低效率成爲瓶頸，產生連鎖反應。不僅消耗寶貴的時間，而且阻礙人工智能應用程序的無縫開發。
除了這些挑戰之外，還缺乏熟悉網路3的標注人員，這進一步加劇了傳統標注方法的局限性。隨着人工智能領域的不斷進步，由於缺乏了解 Web3 獨特復雜性的專業知識，項目面臨的延誤和限制變得更加嚴重。
成本高
有幾個因素導致了傳統數據注釋方法的高成本。首先，獲得熟練的注釋者具有挑戰性，而且成本高昂。
具備必要專業知識的勞動力資源可能有限，導致勞動力市場競爭激烈和工資漲。新員工入職也會消耗資源並增加成本。此外，傳統的付款條件也增加了開支。這些高成本可分爲以下幾類：
- 錯誤標籤造成的額外成本： 注釋過程中犯的錯誤可能會導致代價高昂的修改，因爲數據準確性對於人工智能應用至關重要。糾正錯誤會增加費用並延長項目時間。
- 昂貴的人工數據收集： 數據收集通常需要僱用人力，這可能是一項成本高昂且耗時的工作，尤其是對於大規模數據集。
- 人力/勞動密集型標注： 僅僅依靠人類注釋者會導致勞動密集型流程，容易出現瓶頸和效率低下，從而難以跟上人工智能的發展步伐。
AIT Protocol 的問題解決方案
AIT 的解決方案代表了數據注釋的範式轉變，解決了困擾傳統方法的低效率和高成本問題。
通過利用 HITL 的力量（下一節將詳細介紹）、web3 全球勞動力、簡化的入職培訓和無需許可的市場，AIT 正在爲智能數據處理的未來鋪平道路。這種未來不僅更具成本效益，而且也更加高效，並且更容易被全球受衆所接受。
人在回路 (HITL, Human-In-The-Loop)
它們的人在回路 (HITL) 方式是人類專業知識和尖端機器學習能力的和諧融合。
通過將人類直覺與人工智能的效率相結合，它們不僅減少了對人類勞動力的依賴，而且還大大提高了標籤過程的整體效率。這種戰略合作使公司能夠無縫滿足人工智能開發不斷增長的需求。
Web3 全球勞動力
我們正在消除地域和可訪問性的障礙，開創一個任何擁有互聯網連接的人都可以無縫地爲數據注釋任務做出貢獻的時代。這種變革性的方法不僅超越了傳統的限制，而且使公司能夠獲得負擔得起的全天候全球勞動力。
通過利用互聯網和區塊鏈技術的綜合力量，他們打造了一支去中心化、無國界的勞動力隊伍，能夠高效且經濟高效地處理數據。
簡化入職和跨境支付
他們致力於用戶友好型參與，首先實施強大的 “了解您的客戶”（KYC）流程，確保平台安全可信。此外，他們還進一步簡化了入職程序，使員工能夠輕鬆無縫地加入他們的平台。
無需許可的市場
AIT 平台使公司、項目和個人能夠制定自己的數據注釋任務，爲動態市場鋪平道路。而用戶爲數據集標注做出貢獻，就能獲得獎勵。
這種無需許可的環境激發了良性競爭並促進了創新，推動了具有成本效益的解決方案的誕生。
Web3 數據注釋如何工作？
我們將看下圖來理解這一點。這裏有一個解釋：
這一旅程從專家數據科學家團隊開始，他們隨時準備對我們尊貴客戶提供的原始數據集（圖中左側）進行預標注。
這些初始標籤將作爲基礎，在我們充滿活力的用戶社區的支持下，通過最先進的機器學習算法進行變革性的完善。
最終數據集將在數據科學家的領導下進行細致的驗證，確保最高水平的準確性和質量。此驗證過程是提供可靠數據的標志。
這個經過精心策劃的數據集不僅僅是一個終點，更是爲客戶賦能的開始。正如您所看到的，該過程是一個連續的過程，並且會進行一次又一次的迭代，以使產品盡可能好。
數據集即服務 (DaaS)
在去中心化技術不斷發展的格局中，AIT 協議站在最前沿，引入了革命性的力量——AIT 協議市場（下圖）。
科學家上傳的這些數據集，涵蓋從區塊鏈分析到去中心化應用數據的一系列範圍，在 AIT 社區集體力量的推動下經歷了一個細致的處理階段。
這種協作努力釋放了每個數據集的真正潛力，揭示了有價值的見解和應用。
這些數據集在 AIT 協議數據市場上向用戶展示，這是一個吸引數據愛好者、研究人員和企業的動態聯系點。
這個市場超越了傳統的數據交換範式，將數據提供商與有需要的人聯系起來，形成了一個充滿活力的生態系統，充分實現了數據的真正價值。
定制人工智能解決方案
AIT 協議認爲，針對公司的特定需求創建定制人工智能是一項戰略性投資，可以通過充分利用人工智能的潛力實現業務轉型。
由於 web3 技術的利用和豐富的加密貨幣勞動力，創建定制人工智能解決方案的相關費用已達到了前所未有的可負擔性和可訪問性水平。
代幣分配和代幣經濟學
$AIT 是 AIT 協議生態系統的原生代幣與治理代幣，固定供應量爲 10 億枚。它提供對 AIT 協議功能的訪問權限。
$AIT 作爲平台貨幣，用於支付 Marketplace 的訂閱費、數據處理、AI 租賃和 Launchpad 費用。
以下是歸屬時間表：
路線圖
第一季度 - 2024 年
- 營銷活動
- AIT 審核機器人 - Telegram (MaaS) 上的產品上線
- AIT 數據跟蹤機器人 - 產品演示
- 數據驗證平台上線
- Web3 客戶入駐
第二季度 - 2024 年
- 數據集即服務 (DaaS)
- 人工智能數據市場
- AIT 數據跟蹤機器人 - Telegram 上的產品上線
- 更多區塊鏈集成
第三季度 - 2024 年
- Web3 AI 解決方案提供（針對特定公司）
您可以在這裏閱讀更多詳細信息：@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729
結論
近年來，大數據集在人工智能（AI）發展中的使用已得到廣泛認可。事實上，有人認爲，如果沒有數據，人工智能就無法發揮作用。
預計到 2022 年，大數據分析的市場規模將達到 2718.3 億美元，這是一個不小的數字。然而，這是微軟、IBM、亞馬遜等大型科技巨頭的競技場。在開發和推出產品時，小型人工智能初創企業面臨着巨大的障礙。
管理海量數據集的困難是真實存在的。它成本高昂、耗時，並且需要高技能人員，包括高薪的數據科學家。
這就是 AIT 協議的用武之地。
AIT 協議是一種處理和分析大數據的革命性方法，旨在解決小型人工智能初創企業面臨的挑戰。該協議將機器學習的力量與真人的專業知識相結合，以創建更高效、更具成本效益的解決方案。
總之，AIT 協議提供了下一代大數據分析平台，使小型初創企業能夠克服在產品開發和發布過程中遇到的巨大障礙。其創新方法將機器學習的力量與人類的專業知識相結合，有可能徹底改變大數據的處理和分析。
而且，PS！作爲最後一件事，讓我們花一點時間研究一下這裏的價格圖表。
過去3個月價格上漲了800%以上。
作爲一名趨勢交易者，我喜歡那些表現強勁的代幣，如果你看好人工智能（我當然看好），那麼從長遠角度來看，這個市值 6000 萬的代幣可能被低估了。
當然，以上並非投資建議。
聲明：
- 本文轉載自[ROUTE 2 FI]，所有版權歸原作者所有[ROUTE 2 FI]。若對本次轉載有異議，請聯系Gate Learn團隊，他們會及時處理。
- 免責聲明：本文所表達的觀點和意見僅代表作者個人觀點，不構成任何投資建議。
- Gate Learn 團隊將文章翻譯成其他語言。除非另有說明，否則禁止復制、分發或抄襲翻譯文章。
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原文標題：AIT 協議 - 標記和處理大數據的革命性方法
AIT 協議是一家 Web3/AI 原生公司，擁有超過 100,000 個錢包連接到其 dapp。
讓我們從關於 AIT 的重點總結（TLDR）開始。
AIT Protocol 的目標是通過提供高質量的數據注釋和人工智能模型培訓服務，使人工智能無縫集成到各個行業，使企業和研究人員能夠充分利用人工智能的潛力。
AIT 協議將通過提供必要的工具和知識，來實現這一目標，讓所有人都能使用人工智能。
介紹
AIT 協議利用區塊鏈技術的力量創建一個超越國際邊界的去中心化勞動力市場。 AIT 去中心化市場爲用戶提供參與“培訓賺錢（Train-to-Earn）”任務的機會，這一概念使他們能夠在獲得獎勵的同時積極爲人工智能模型的進步和尖端解決方案的開發做出貢獻。
人工智能應用程序開發領域對頂級結構化數據不斷增長的需求推動了這一願景。對於數以百萬計的數據標籤商來說，AIT 是他們進入令人興奮的 Web3 技術領域的第一個切入點，標志着他們在擁抱這個數字創新和機遇的變革時代向前邁出了重要一步。
如果沒有一些關鍵的團隊成員，這是不可能實現的：
首席執行官 | Shin Do：Megala Ventures 聯合創始人，Heros & Empires 聯合創始人，這款 Gamefi App 在 iOS 上的下載量達到 200 萬次，與 Web3 創始人和生態系統有着緊密的聯系。
首席技術官 | Tony Le：PharmApp Tech Inc.聯合創始人，設計了60多個數據驅動戰略的解決方案，谷歌雲專業機器學習工程師，谷歌雲專業數據工程師，SnowPro認證，麻省理工學院數據科學與機器學習項目校友。
好吧，我知道你認爲這樣說有點太復雜。
那麼，讓我用大白話來解釋 AIT。
沒有數據，人工智能就無法運行。你可能已經看到，微軟、IBM、亞馬遜等網路2世界的公司都在爲數據而瘋狂。
原因何在？小型人工智能初創公司在開發和推出產品時面臨着巨大的障礙。管理海量數據集的鬥爭是真實存在的。它成本高、耗時長，而且需要高技能人才，包括高薪酬的數據科學家。
這就是 AIT 協議的用武之地。
AIT 協議是一種處理和分析海量數據的革命性方法，旨在解決小型人工智能初創企業面臨的挑戰。該協議將機器學習的力量與真人的專業知識相結合，創造出一種更高效、更具成本效益的解決方案。
通過利用區塊鏈社區的豐富資源和創新的“培訓-賺錢（Train-To-Earn）”模式，AIT 協議吸引了大量願意爲項目提供專業知識的用戶。這使得該協議能夠保持低成本，同時仍然提供高質量的結果。
AIT 協議通過將人工智能技術計劃，直接與對大量數據進行分類和分析的用戶聯系起來，消除了對昂貴中介機構的需求。這樣可以節省時間和金錢，同時確保只有合格的人員才能處理數據。
AIT 協議還旨在自我完善。隨着機器學習算法變得更加智能，它們可以承擔越來越多的工作，最終將最大限度地減少人類的工作量。
因此，AIT 協議不僅是一種具有成本效益的解決方案，而且是一種高度可擴展的解決方案。
AIT 協議的 6 個重點領域
- 卓越的數據注釋服務： AIT 協議以提供精確、全面的數據注釋服務而自豪。高質量的訓練數據是成功的人工智能模型的基石。該團隊致力於以一絲不苟的態度對數據進行標注、標記和注釋，確保人工智能算法在最準確、最可靠的信息基礎上進行訓練。
- 定制AI模型訓練： 一刀切的解決方案在人工智能世界中行不通。 AIT 協議專注於定制的人工智能模型訓練，以滿足每個客戶的獨特需求。無論是自然語言處理、計算機視覺還是推薦系統，他們都會微調訓練方法以確保最佳性能。
- 合乎道德的數據注釋： AIT 協議堅定致力於道德數據注釋實踐。他們優先考慮隱私和安全，確保所有數據注釋符合最高道德標準和數據保護法規。
- 創新與研究： 團隊致力於保持人工智能研究的前沿，不斷探索新技術、新方法，提高數據標注和人工智能模型訓練的準確性和效率。
- 協作和知識共享： AIT 協議了解人工智能開發的協作本質。他們積極與客戶、合作夥伴和更廣泛的人工智能社區互動，分享知識和見解。
- 可達性和可負擔性： 他們致力於讓人工智能技術可供廣大企業和研究人員使用。 AIT 協議提供自由市場定價模型和可擴展的解決方案，以確保各種規模的組織都能從我們的專業知識中受益。
綜上所述，AIT 協議的願景是引領人工智能革命，使命是賦能企業和研究人員，重點是提供頂級數據標注服務和人工智能模型訓練，同時堅守道德標準和促進創新。
生態系統與合作夥伴
AIT Protocol 已與該領域的許多可靠項目合作。值得一提的包括 LayerZero、OKX Chain、zkSync、Monad、Shardeum、Coin98、PaalAI、MetaBros 和 General TAO Ventures。
General TAO Ventures 是一家現有的超級合夥企業，所以讓我們多談談這個合夥企業。
AIT Protocol 與 General TAO Ventures 合作：Bittensor 網路的新時代
此次合作促成了 Bittensor 生態系統中首批 32 個子網之一的創建，也是第一家由原生 web3 公司開發的子網絡，這證明了兩家公司的創新精神和前瞻性思維方法。
GTV 致力於突破激勵型的分布式機器學習的界限。他們以產品爲中心的方法側重於平台，這些平台不僅最大限度地提高 Bittensor 網路的參與度，而且還使最終用戶能夠貢獻有意義的價值。
Einstein-AIT（子網 3）：能力的融合
GTV 和 AIT 之間的合作關係催生了一個子網，該子網將重新定義 Bittensor 網路的功能。該子網旨在通過使語言模型能夠在獨特的 Python 環境中自主編寫、測試和執行代碼來優化響應準確性。因此，該平台不僅能提供精確實用的響應，還能顯著提高全網響應的準確性和質量。
AIT-GTV 子網 (SN3) 是一個強大且可靠的領域，專用於復雜的數學運算和邏輯推理。它將通過我們自己的專有模型，以及用戶友好的 API 提供先進數學計算。從而爲初創公司、企業甚至其他 Bittensor 子網提供支持。
該合作夥伴創建無需許可的去中心化服務的願景，與 Bittensor 的核心價值觀完美契合，營造了一個由參與者的集體力量和多樣性推動創新的環境。
現實世界的影響和未來的增長
這種夥伴關係的實際應用是廣泛而多樣的。從科學研究到教育、編程，甚至法律，可以利用子網的功能來推動進步並解決現實世界的問題。 “培訓-賺錢” 模式還確保用戶在爲人工智能的提升做出貢獻的同時，也能獲得回報，從而創造一個良性的成長和發展循環。
展望未來，GTV 和 AIT 合作的路線圖包括一系列戰略階段，旨在最大限度地發揮子網的潛力。從爲礦工、驗證者甚至最終用戶部署補充激勵模型（SIM，Supplementary Incentive Model）（Bittensor 網路的另一個創舉），爲了營造競爭環境並開發社區驅動的應用程序，這個合作企業的未來是光明的。
通過合作，他們在 Bittensor 生態系統上啓動了首批 32 個子網之一。他們正在開發一個子網路，該子網絡將提LLM的響應準確性，並最大限度地提高 Bittensor 礦工的獎勵。
他們的目標是幫助 Bittensor 網路實現LLM的黃金標準：Einstein-AIT 子網將充當 TAO 上其他LLM 的增壓器。
換句話說，AIT正在進入一個子網馬拉松：$TAO 增長=$AIT 增長
AIT 利用網路中的網路，爲我們的全球勞動力提供數據注釋工作
AIT 將從子網絡運營中賺取 $TAO，這些收入將通過以下方式重新投入到 $AIT 的發展和社區中：
-$AIT 代幣回購
-平台開發
-$AIT 代幣持有者基礎增長
-用戶激勵
好吧，正在閱讀文章的你。
到現在爲止，我們介紹了很多有關 AIT 協議的背景信息。但也許您已經問過自己這樣的問題— 他們究竟在解決什麼問題？
讓我們先來看看這些問題，然後在下一部分看看 AIT 是如何解決這些問題的。
問題與挑戰
數據處理是高質量人工智能應用的關鍵，數據標注過程的準確性至關重要。然而，數據注釋中採用的傳統方法，現在很難滿足不斷擴大的人工智能領域的需求。
這種傳統模式面臨兩個主要挑戰：效率低下和成本高。
效率低下
傳統的數據注釋方法類似於金字塔的構建，嚴重依賴體力勞動。這種勞動密集型方法雖然曾經是標準，但面對人工智能技術的快速發展，現在已經證明是不夠的。這種過時流程固有的低效率成爲瓶頸，產生連鎖反應。不僅消耗寶貴的時間，而且阻礙人工智能應用程序的無縫開發。
除了這些挑戰之外，還缺乏熟悉網路3的標注人員，這進一步加劇了傳統標注方法的局限性。隨着人工智能領域的不斷進步，由於缺乏了解 Web3 獨特復雜性的專業知識，項目面臨的延誤和限制變得更加嚴重。
成本高
有幾個因素導致了傳統數據注釋方法的高成本。首先，獲得熟練的注釋者具有挑戰性，而且成本高昂。
具備必要專業知識的勞動力資源可能有限，導致勞動力市場競爭激烈和工資漲。新員工入職也會消耗資源並增加成本。此外，傳統的付款條件也增加了開支。這些高成本可分爲以下幾類：
- 錯誤標籤造成的額外成本： 注釋過程中犯的錯誤可能會導致代價高昂的修改，因爲數據準確性對於人工智能應用至關重要。糾正錯誤會增加費用並延長項目時間。
- 昂貴的人工數據收集： 數據收集通常需要僱用人力，這可能是一項成本高昂且耗時的工作，尤其是對於大規模數據集。
- 人力/勞動密集型標注： 僅僅依靠人類注釋者會導致勞動密集型流程，容易出現瓶頸和效率低下，從而難以跟上人工智能的發展步伐。
AIT Protocol 的問題解決方案
AIT 的解決方案代表了數據注釋的範式轉變，解決了困擾傳統方法的低效率和高成本問題。
通過利用 HITL 的力量（下一節將詳細介紹）、web3 全球勞動力、簡化的入職培訓和無需許可的市場，AIT 正在爲智能數據處理的未來鋪平道路。這種未來不僅更具成本效益，而且也更加高效，並且更容易被全球受衆所接受。
人在回路 (HITL, Human-In-The-Loop)
它們的人在回路 (HITL) 方式是人類專業知識和尖端機器學習能力的和諧融合。
通過將人類直覺與人工智能的效率相結合，它們不僅減少了對人類勞動力的依賴，而且還大大提高了標籤過程的整體效率。這種戰略合作使公司能夠無縫滿足人工智能開發不斷增長的需求。
Web3 全球勞動力
我們正在消除地域和可訪問性的障礙，開創一個任何擁有互聯網連接的人都可以無縫地爲數據注釋任務做出貢獻的時代。這種變革性的方法不僅超越了傳統的限制，而且使公司能夠獲得負擔得起的全天候全球勞動力。
通過利用互聯網和區塊鏈技術的綜合力量，他們打造了一支去中心化、無國界的勞動力隊伍，能夠高效且經濟高效地處理數據。
簡化入職和跨境支付
他們致力於用戶友好型參與，首先實施強大的 “了解您的客戶”（KYC）流程，確保平台安全可信。此外，他們還進一步簡化了入職程序，使員工能夠輕鬆無縫地加入他們的平台。
無需許可的市場
AIT 平台使公司、項目和個人能夠制定自己的數據注釋任務，爲動態市場鋪平道路。而用戶爲數據集標注做出貢獻，就能獲得獎勵。
這種無需許可的環境激發了良性競爭並促進了創新，推動了具有成本效益的解決方案的誕生。
Web3 數據注釋如何工作？
我們將看下圖來理解這一點。這裏有一個解釋：
這一旅程從專家數據科學家團隊開始，他們隨時準備對我們尊貴客戶提供的原始數據集（圖中左側）進行預標注。
這些初始標籤將作爲基礎，在我們充滿活力的用戶社區的支持下，通過最先進的機器學習算法進行變革性的完善。
最終數據集將在數據科學家的領導下進行細致的驗證，確保最高水平的準確性和質量。此驗證過程是提供可靠數據的標志。
這個經過精心策劃的數據集不僅僅是一個終點，更是爲客戶賦能的開始。正如您所看到的，該過程是一個連續的過程，並且會進行一次又一次的迭代，以使產品盡可能好。
數據集即服務 (DaaS)
在去中心化技術不斷發展的格局中，AIT 協議站在最前沿，引入了革命性的力量——AIT 協議市場（下圖）。
科學家上傳的這些數據集，涵蓋從區塊鏈分析到去中心化應用數據的一系列範圍，在 AIT 社區集體力量的推動下經歷了一個細致的處理階段。
這種協作努力釋放了每個數據集的真正潛力，揭示了有價值的見解和應用。
這些數據集在 AIT 協議數據市場上向用戶展示，這是一個吸引數據愛好者、研究人員和企業的動態聯系點。
這個市場超越了傳統的數據交換範式，將數據提供商與有需要的人聯系起來，形成了一個充滿活力的生態系統，充分實現了數據的真正價值。
定制人工智能解決方案
AIT 協議認爲，針對公司的特定需求創建定制人工智能是一項戰略性投資，可以通過充分利用人工智能的潛力實現業務轉型。
由於 web3 技術的利用和豐富的加密貨幣勞動力，創建定制人工智能解決方案的相關費用已達到了前所未有的可負擔性和可訪問性水平。
代幣分配和代幣經濟學
$AIT 是 AIT 協議生態系統的原生代幣與治理代幣，固定供應量爲 10 億枚。它提供對 AIT 協議功能的訪問權限。
$AIT 作爲平台貨幣，用於支付 Marketplace 的訂閱費、數據處理、AI 租賃和 Launchpad 費用。
以下是歸屬時間表：
路線圖
第一季度 - 2024 年
- 營銷活動
- AIT 審核機器人 - Telegram (MaaS) 上的產品上線
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第二季度 - 2024 年
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第三季度 - 2024 年
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結論
近年來，大數據集在人工智能（AI）發展中的使用已得到廣泛認可。事實上，有人認爲，如果沒有數據，人工智能就無法發揮作用。
預計到 2022 年，大數據分析的市場規模將達到 2718.3 億美元，這是一個不小的數字。然而，這是微軟、IBM、亞馬遜等大型科技巨頭的競技場。在開發和推出產品時，小型人工智能初創企業面臨着巨大的障礙。
管理海量數據集的困難是真實存在的。它成本高昂、耗時，並且需要高技能人員，包括高薪的數據科學家。
這就是 AIT 協議的用武之地。
AIT 協議是一種處理和分析大數據的革命性方法，旨在解決小型人工智能初創企業面臨的挑戰。該協議將機器學習的力量與真人的專業知識相結合，以創建更高效、更具成本效益的解決方案。
總之，AIT 協議提供了下一代大數據分析平台，使小型初創企業能夠克服在產品開發和發布過程中遇到的巨大障礙。其創新方法將機器學習的力量與人類的專業知識相結合，有可能徹底改變大數據的處理和分析。
而且，PS！作爲最後一件事，讓我們花一點時間研究一下這裏的價格圖表。
過去3個月價格上漲了800%以上。
作爲一名趨勢交易者，我喜歡那些表現強勁的代幣，如果你看好人工智能（我當然看好），那麼從長遠角度來看，這個市值 6000 萬的代幣可能被低估了。
當然，以上並非投資建議。
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