WorkML. Ai lance le jeton WML et le centre d'annotation mondial AI

Il est fourni à titre informatif uniquement et ne doit pas être interprété comme un conseil financier. Veuillez effectuer vos propres recherches avant de prendre toute décision d'investissement.

WorkML.ai développe une plateforme révolutionnaire qui exploitera le potentiel de centaines de milliers d'annotateurs du monde entier. Grâce à des programmes de formation complets, WorkML.ai vise à qualifier les annotateurs pour produire des métadonnées de haute qualité, essentielles à l'amélioration des modèles d'IA.

Les annotateurs seront rémunérés en jetons WML pour leurs contributions, créant ainsi un écosystème dynamique. Cette plateforme démocratise non seulement la participation au développement de l'IA, mais garantit également un flux transparent et efficace de services et de récompenses au-delà des frontières, marquant ainsi une étape transformatrice dans le secteur.

Grâce à leur profond engagement dans le développement de modèles d'IA, ils ont mis en évidence plusieurs goulots d'étranglement critiques.

Le défi initial est né de la gestion de vastes ensembles de données, une énigme savamment résolue par Nvidia.

Cependant, un goulot d'étranglement moins apparent mais tout aussi important persiste, perceptible uniquement par ceux qui sont intimement impliqués dans les processus de formation à l'IA.

Ce défi caché réside dans la préparation méticuleuse des métadonnées, un composant essentiel qui accompagne les données primaires introduites dans les modèles, façonnant le paysage du développement de l'IA avec sa complexité.

Valeur commerciale du projet WorkML.ai

• Besoins essentiels en matière de données : Les projets d'entreprise et les startups créant des produits d'IA nécessitent des données et des métadonnées pour entraîner leurs réseaux neuronaux. L'exactitude de ces prévisions dépend de la qualité et de la précision de ces informations. Les projets commerciaux nécessitent des millions d'unités de métadonnées pour former les modèles d'IA. Cela représente une tâche extrêmement complexe et coûteuse

• Défi de la complexité des métadonnées : Le processus d'obtention de métadonnées de haute qualité présente un goulot d'étranglement important, illustrant la complexité de la tâche

WorkML.ai a mené une analyse (lien de recherche) et a découvert que pour obtenir 35 millions d'unités de métadonnées de haute qualité, il faudrait 12 345 ans à une personne pour traiter une telle quantité.

• Implications financières : La collecte et le traitement de métadonnées de haute qualité peuvent être d'un coût prohibitif, ajoutant un coût substantiel au développement de l'IA.

Le coût de création de ces mêmes 35 millions d'unités de métadonnées pourrait dépasser 20 millions de dollars.

• Centre d'annotation mondial : WorkML.ai introduit un hub d'annotation mondial révolutionnaire, facilitant la création de métadonnées en mobilisant un vaste réseau d'annotateurs dans le monde entier. Ce hub réduit considérablement le temps et les coûts associés à l'annotation des données

ces données sont nécessairement vérifiées par un validateur humain. Lors de la deuxième étape, si la création automatique de métadonnées n'est pas possible, des annotateurs sont connectés au travail, qui effectuent le balisage, puis leur travail est vérifié par une combinaison d'IA et de validateurs humains

• Solution efficace : WorkML.ai propose une solution dix fois moins chère et vingt-cinq fois plus rapide que les méthodes traditionnelles, abordant efficacement les barrières de coût et de vitesse. Par exemple, une tâche qui prendrait traditionnellement plus d'un millénaire avec une seule personne peut être accomplie en une semaine seulement avec des milliers d'annotateurs travaillant 24 heures sur 24

• Intégration de crypto-monnaie : Le projet intègre une crypto-monnaie, utilisant le jeton WML pour les paiements internes et la rémunération des annotateurs. Cette intégration rationalise non seulement les transactions, mais offre également des incitations supplémentaires grâce à des systèmes tels que la preuve de participation (PoS), la preuve de participation humaine (H-PoS) et la preuve de travail humaine (H-PoW)

• Réduction des revenus et des coûts : L'utilisation innovante par la plate-forme d'une main-d'œuvre nombreuse d'annotateurs qualifiés et de paiements en crypto-monnaie fournit un modèle à faible risque et très rentable à la fois pour l'entreprise et ses parties prenantes, garantissant un flux de revenus stable et réduisant les coûts d'environ dix fois

Valeur cryptographique du projet WorkML.ai

• Lancement du jeton WML : L'introduction du token WML est cruciale pour faciliter les paiements internes et récompenser les participants au sein de l'écosystème

• Preuve de participation (PoS) : Fournit des paiements variables, récompensant les détenteurs de jetons en fonction du montant de leur participation, encourageant la détention et l'investissement à long terme

• Preuve de travail humain (H-PoW) : Récompense les annotateurs en fonction de la qualité et de la quantité de leur travail, influençant directement leur rémunération. Ce mécanisme aligne les incitations des annotateurs sur la qualité de l'annotation des données

• Preuve d'enjeu humain (H-PoS) : Une fonctionnalité innovante qui offre des paiements doubles à ceux qui réinvestissent leurs revenus obtenus grâce au Human's Proof of Work (H-PoW), augmentant ainsi considérablement les récompenses pour les participants actifs

• Remises perpétuelles : Les paiements effectués avec des jetons WML pour les services de la plateforme bénéficient de remises perpétuelles, améliorant la liquidité du jeton et incitant les utilisateurs à effectuer des transactions en utilisant WML

• Système de référence à trois niveaux : Un programme de parrainage à plusieurs niveaux récompense les utilisateurs qui contribuent à élargir la communauté en invitant de nouveaux annotateurs et clients, favorisant ainsi un réseau croissant et engagé

• Potentiel de croissance des jetons : Compte tenu de la valeur commerciale élevée et des fonctionnalités innovantes du projet, il existe un potentiel pour que la valeur du jeton WML augmente de plus de dix fois

• Largages aériens : Le budget comprend 2% de tous les jetons alloués aux parachutages, offrant ainsi la possibilité de gagner des jetons gratuits et d'impliquer un public plus large dans l'écosystème du projet

ai

WorkML.ai est un projet révolutionnaire développé par Advanced AI Solutions Inc. fondé par Michael Bogachev et Denis Davydov. Cette initiative vise à transformer le domaine de l'intelligence artificielle avec son centre d'annotation mondial, donnant du pouvoir à des centaines de milliers d'annotateurs dans le monde.

Grâce à une formation approfondie, WorkML.ai fournit à une main-d'œuvre mondiale diversifiée les outils nécessaires pour produire des métadonnées de haute qualité essentielles au développement de modèles d'IA plus intelligents et plus précis. La plateforme utilise le jeton WML pour faciliter les paiements internes et les récompenses transparents pour les annotateurs, garantissant ainsi un système juste et équitable pour tous les participants. L'intégration des cryptomonnaies dans la plateforme rationalise les interactions économiques, augmente la liquidité et favorise une communauté mondiale plus inclusive.

WorkML.ai réduit considérablement le temps et les coûts associés à l'annotation des données grâce à sa main-d'œuvre évolutive qui gère efficacement de grands ensembles de données. Des innovations telles que Human's Proof of Stake (H-PoS) et Human Proof of Work (H-PoW) encouragent la qualité et la productivité des annotateurs, améliorant ainsi l'efficacité de la plateforme.

En abaissant les obstacles à l'accès à des données de formation d'IA de haute qualité, WorkML.ai facilite l'adoption plus large des technologies d'IA dans divers secteurs, améliorant ainsi la formation des réseaux neuronaux et les performances du système. Sous la direction de ses fondateurs visionnaires, WorkML n'est pas seulement une solution technologique mais une étape cruciale vers un avenir plus innovant et plus équitable dans le développement de l'IA.

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