datalabeling

🔍 $SAPIEN Consolidating – AI Data Play Holding Steady 📊

Price: $0.1479 (+0.20% 24h)
Volume: 16.74M $SAPIEN – moderate activity

Around key MAs: MA(7): 0.1473 | MA(25): 0.1490
Chart: Range-bound after pullback, testing support near $0.142–0.145 🤖

Trading Setup:
🔹 Entry: Accumulate $0.142–0.145 dip or bounce confirmation
🔹 Targets: $0.1538 → $0.16 → $0.173
🔹 Stop: Below $0.140
🔹 Leverage: Low 3x max – wait for AI sector strength

Pro Tips:
🔹 Monitor volume spikes for breakout
🔹 Scale in on support holds
🔹 Watch broader AI narrative rotation

$SAPIEN powers decentralized human data labeling for AI training – turning global knowledge into high-quality datasets via staking & rewards on Base! 🧠

#SAPIEN #AICrypto #DataLabeling #BaseChain #Binance #Crypto

AI UZŅĒMUMI UPGRADE DARBA SPĒKU, LAI APTRAINĪTU INTELIGENTĀKUS MODEĻUS

AI nozare piedzīvo stratēģisku pāreju—lētie, atkārtotie datu marķēšanas darbi tiek pakāpeniski likvidēti, dodot priekšroku kvalificētiem, augstāku algu saņemošiem profesionāļiem, lai apmācītu inteliģentākus modeļus.

Iepriekš darbinieki valstīs, piemēram, Kenijā un Filipīnās, veica pamata anotācijas uzdevumus. Tagad, kad uzņēmumi attīsta loģiski domājošas AI sistēmas, piemēram, OpenAI o3 un Google Gemini 2.5, pieaug pieprasījums pēc nozares ekspertiem bioloģijā, finansēs un citur.

🚀 Scale AI, Turing AI un Toloka ir vadošās spēks.
🔹 Meta ieguldīja 15 miljardus dolāru Scale AI, palielinot tā novērtējumu līdz 29 miljardiem dolāru.
🔹 Turing AI martā piesaistīja 111 miljonus dolāru, tagad tā vērtība ir 2.2 miljardi dolāru.
🔹 Toloka nodrošināja 72 miljonus dolāru kārtā, ko vadīja Bezos Expeditions.

“AI nozare ilgu laiku bija lielā mērā koncentrējusies uz modeļiem un aprēķiniem. Beidzot tā atzīst datu nozīmīgumu apmācībā.” – Olga Megorskaya, Toloka izpilddirektore

Turing izpilddirektors Džonatans Siddharths uzsvēra, ka sarežģītiem uzdevumiem ir nepieciešama reāla cilvēku ieguldījums un ieskats par to, kā AI modeļi sabrūk spiediena apstākļos. Viņa uzņēmums tagad maksā ekspertiem par 20–30% vairāk nekā viņu pašreizējās algas, rādot, ka augstas kvalitātes dati ir vērtīgi.

Tikmēr cilvēku uzraudzība paplašinās. Vairāk kvalitātes nodrošināšanas darbinieku tagad pārskata AI ģenerētu saturu, īpaši vietējās valodās un kultūras kontekstos. AI modeļi tiek apmācīti risināt problēmas pakāpeniski—metode, kas ir iespējama tikai ar ekspertu vadītiem “domāšanas ķēdes” demonstrējumiem.

AI nākotne nebalstīsies tikai uz lielākiem modeļiem—tā tiks veidota no gudrākiem datiem, ko kurē gudrāki cilvēki.

#AI #MachineLearning #DataLabeling #OpenAI #ScaleAI