Oggi analizziamo Yzi Labs che ha investito 4 milioni di dollari nel progetto AI - Gata. In breve, questo progetto ha fatto due cose:
Trasforma le registrazioni delle chat di ChatGPT, le tue preferenze di risposta AI e la potenza di calcolo inutilizzata del computer in uno 'strumento di mining', inviandoti direttamente punti (in futuro convertibili in token);
Utilizza un modello di crowdsourcing Web3 per produrre dati di addestramento AI di alta qualità da vendere a aziende come OpenAI e Stability AI per guadagnare.
Attualmente Gata è emersa al primo posto nell'ecosistema BNB Chain e sta conducendo un'attività di airdrop di 100.000 punti, vediamo come partecipare:
1. Panoramica del progetto
Gata (precedentemente Aggregata) è un progetto decentralizzato dedicato alla costruzione di dati di intelligenza artificiale all'avanguardia, il cui obiettivo principale è promuovere lo sviluppo di una 'super intelligenza' (Superalignment) sicura e umanizzata attraverso infrastrutture decentralizzate.
Finanziamento del progetto - completato un round di finanziamento seed da 4 milioni di dollari, guidato da Yzi Labs di Binance, con la partecipazione di oltre dieci istituzioni famose come IDG Blockchain, Maelstrom Fund, Manifold Trading, Gate Ventures.
Classifica della piattaforma - primo nella classifica DappBay della BNB Chain, diventando un progetto leader tra i dApps di Greenfield.
2. Modalità di partecipazione
Attualmente ci sono diversi modi per partecipare:
1️⃣ Avvia DataAgent (DVA):
Accedi al sito ufficiale di Gata, (https://app.gata.xyz?invite_code=pg41zvgk)
collega il portafoglio
Segui l'account ufficiale, unisciti al DC
Avvia DVA - clicca su Start DVA, il sistema assegnerà automaticamente compiti, valutando la qualità delle coppie immagine-titolo su Internet (range di punteggio da -1 a 1). Questi dati vengono utilizzati per selezionare set di dati di addestramento di modelli visivi-linguistici di alta qualità.
Accumula punti Gata Intelligence: dopo il completamento del compito, gli utenti ricevono ricompense in punti in base alla qualità dei dati. Nota: la distribuzione dei punti dipende dal meccanismo di consenso - gli utenti possono ricevere ricompense solo quando la maggior parte dei nodi concorda sui risultati del compito (attualmente, il tasso di successo nella fase Beta è circa il 10%).
2️⃣ Contribuire con dati sulle preferenze umane
Accedi alla chat dal lato sinistro, contribuisci con le 'preferenze umane' selezionando risposte preferite, accumulando punti Human Preference.
Accedi ai punti dal lato sinistro degli Earnings
3️⃣ GPT-to-Earn
Dopo aver installato l'estensione Chrome, gli utenti possono guadagnare punti condividendo i dati delle conversazioni di ChatGPT. Il sistema distribuisce ricompense in base alla qualità della conversazione (ad esempio, alla profondità dell'interazione con GPT-4 o GPT-4o).
3. Attività partecipabili (BNBchain DappBay)
👉 Introduzione all'attività: ora l'attività DappBay di BNBChain è partecipabile, con una ricompensa totale di 100.000 punti Gata Intelligence. L'attività prevede due classifiche: eseguire Gata DVA e invitare amici, i primi 50 in ciascuna classifica diventeranno vincitori (con possibilità di vincita ripetuta).
⚠️ Attenzione: l'attività termina il 12 maggio 2025
Pagina di dichiarazione dell'attività: https://dappbay.bnbchain.org/campaign/384-join-gata-giveaway-to-share-100-000-intelligence-points
👉 Modalità di partecipazione
Accedi o registrati su Gata.xyz
。
Inizia a eseguire DataAgent.
Invita amici.
4. Analisi della documentazione ufficiale
1️⃣ Matrice dei prodotti di produzione dati
1. GPT-to-Earn:
Logica del valore: i dati generati dagli utenti di ChatGPT sono lo standard d'oro per l'interazione 'umano-AI', ma nel modello tradizionale gli utenti non possono condividere i benefici dei dati. Gata cattura i dati delle conversazioni tramite un'estensione, retrocedendo verso l'ottimizzazione dei modelli delle aziende AI, mentre distribuisce punti agli utenti.
Dettagli tecnici: il contributo dei dati deve essere selezionato manualmente tramite un'estensione, per garantire la privacy degli utenti e la conformità ai dati.
2. Chat All-in-One:
Allineamento della superintelligenza: confrontando le risposte dei tre principali modelli e registrando le preferenze degli utenti, Gata ha costruito un dataset di preferenze umane, che è la risorsa chiave per raggiungere il 'super allineamento' (Superalignment).
Percorso di commercializzazione: in futuro, è possibile autorizzare i dataset alle aziende AI per addestrare modelli più in linea con i valori umani.
3. DataAgent: DVA:
Risolvere i punti critici del settore: attualmente, i dataset di immagini-titoli su Internet (come LAION) affrontano due principali problemi: esaurimento dei dati pubblici e rumore dei titoli. DVA filtra i dati di alta qualità attraverso punteggi distribuiti, mentre esplora la generazione di titoli sintetici (come descrizioni precise generate basate su GPT-4V).
Trasparenza tecnologica: input e output delle attività mostrati in tempo reale, garantendo la supervisione dell'utente sul processo di elaborazione dei dati.
2️⃣ Sistema dei punti e modello economico
Meccanismo di distribuzione dei punti: pesi regolati dinamicamente in base al tipo di contributo dei dati (ad esempio, conversazioni ChatGPT, scelte di preferenze umane, compiti DVA) per riflettere il valore di mercato dei diversi dataset.
Design tokenizzato: in futuro, i Gata Points potranno essere convertiti in token di progetto, e i detentori condivideranno i ricavi delle licenze sui dataset e delle entrate dallo sviluppo dei prodotti.
3️⃣ Modello di business
1. Licenze dati e costi di accesso - addebiti per l'uso dei dataset alle aziende AI, con prezzi scalati in base all'ambito (ricerca/commerciale/esclusivo). Attualmente sono stati accumulati 5,3 milioni di dati degli utenti di ChatGPT, 106.000 dati di inferenza GPT-4o e un'enorme quantità di dati sulle preferenze umane.
2. Sviluppo congiunto di prodotti AI - basato su dataset esclusivi (come dati non pubblici in arrivo), Gata prevede di sviluppare applicazioni AI verticali in collaborazione con partner, profitando tramite abbonamenti o condivisione delle entrate. Ad esempio, un 'modello di ottimizzazione dell'allineamento' addestrato con dati sulle preferenze umane potrebbe diventare il suo primo prodotto commercializzato.