Сахара скоро TGE, предвосхищая оценку в 1 миллиард долларов США, горячность трека AI × активы данных быстро растет.
Тем временем, несколько AI проектов также стоят в очереди на выпуск токенов, весь сектор входит в новый раунд предварительного разогрева.
Еще одна более базовая, но редко обсуждаемая платформа аннотации данных Codatta @codatta_io также ожидает TGE.
Пока еще не выпустили токены, только получили 2,5 миллиона долларов США в раунде посевного финансирования от OKX. Ранее я также тестировал задачи этого проекта, как и Сахара.
Ранее кто-то рассматривал его как «сравнительный проект» с Сахарой, но, на мой взгляд, он на самом деле затрагивает совершенно другую область:
Если Сахара — это «торговая платформа для данных», то Codatta больше похожа на «фабрику по производству активов данных». Один решает проблему обращения, другой сосредоточен на производстве активов, и у них есть разделение труда, но они также могут дополнить друг друга.
В настоящее время оценка AI моделей все больше напоминает «показушное соревнование». Многие друзья активно участвуют в рейтингах Chatbot Arena, Claude, GPT-4o, Gemini соревнуются друг с другом, некоторые даже создают группы для ставок на то, кто выиграет. Но задумывались ли вы когда-нибудь: можно ли доверять этому рейтингу?
Ответ: все меньше.
Потому что организаторы раскрыли, что модели можно настраивать на основе предпочтений пользователей, даже механизм анонимной оценки может быть загрязнен голосованием ботов. Вы думаете, что участвуете в оценке модели, на самом деле вы просто смотрите на заранее подготовленный сценарий.
И именно в условиях этого хаоса Codatta запустила Arena. На первый взгляд, это может показаться просто «еще одним рейтингом», но на самом деле они занимаются восстановлением доверия к процессу оценки. Каждое задание инициируется пользователем, модель отвечает в слепом тестировании, сообщество голосует за лучшее, данные голосования, содержание ответов, логика оценивания — все записано в Avalanche субсети Kite, доказательство на блокчейне, никто не может это изменить. То есть, независимо от того, являетесь ли вы OpenAI или «соседним клоном большой модели», в этом случае вы находитесь без задней мысли и поддержки.
Ссылка на Codatta Arena: https://t.co/T0UmZiyVaF
Эта Arena — ключевой элемент Codatta, но это всего лишь часть проекта. Большая амбиция Codatta заключается в создании новой логики вокруг «данных».
В прошлом данные для обучения больших моделей были бесплатными, будь то открытые корпуса или кнопка «Я согласен», они никогда не спрашивали вашего согласия или желания делиться доходом. Механизм, предложенный Codatta, таков: вы задаете вопросы, вы голосуете, вы проверяете, и все это больше не просто работа на пустую, а представляет собой активы данных, которые можно подтвердить, отследить и участвовать в распределении прибыли.
Каждый раз, когда вы выполняете эффективную аннотацию или участвуете в оценке, вы получаете баллы. Когда токены будут запущены (TGE), эти баллы превратятся в аирдроп. Это логика стимулов, которая должна быть в Web3: данные не приходят из ниоткуда, за ними стоит труд людей, их суждения.
Таким образом, в этом смысле Arena — это не просто «функция оценки», это демонстрация логики прав на данные: каждое наше взаимодействие с моделью превращается в процесс производства данных и накопления активов. Как Arweave превращает хранение в активы, Render превращает вычислительную мощность в активы, Codatta превращает действия с данными в активы.
Помимо технологий, Codatta недавно добавила два экосистемных партнера в свои внешние связи: @SaharaLabsAI и @irys_xyz, один из которых является самым радикальным практиком в сфере приватных вычислений, а другой сосредоточен на стимуляции хранения данных на блокчейне. Первый гарантирует, что данные пользователей не будут раскрыты во время участия в оценках, а второй обеспечивает постоянство и распределенное архивирование данных на блокчейне. Под влиянием этих двух факторов, «права на данные + стимулы аннотаций» Codatta могут в будущем подключаться к более глубоким AI-сценариям, таким как корпоративные частные оценки и оценочные системы для чувствительных отраслей.
А что сейчас?
С точки зрения данных, у нее уже накопилось более 300,000 пользователей и 2 миллиона проверенных данных. Хотя токены еще не выпущены, вся логика уже проработана: система баллов запущена, механизмы стейкинга доступны, поведение пользователей можно отобразить в доле токенов. Это не проект на уровне PPT, и не кибер-утопия, а протокол, который шаг за шагом движется к видимому пути.
Мы часто говорим, что миссия Web3 заключается в «активизации» поведения пользователей, но большинство проектов в конце концов превращает этот «актив» в «возможность для обмана». Codatta не такая. Ее путь, вероятно, не будет таким оживленным. Вы хотите знать, станет ли она будущим гигантом? Не знаю. Но если вы спрашиваете, является ли она одной из самых оригинальных и проверяемых оценочных протоколов в данный момент на стыке AI и Web3? Ответ однозначный: да.
Когда системы AI становятся все более похожими на черный ящик, а результаты оценок все больше контролируются, всегда должно быть место, которое говорит нам:
Эта модель действительно работает или нет? Только ваше мнение имеет значение.
Тем временем, несколько AI проектов также стоят в очереди на выпуск токенов, весь сектор входит в новый раунд предварительного разогрева.
Еще одна более базовая, но редко обсуждаемая платформа аннотации данных Codatta @codatta_io также ожидает TGE.
Пока еще не выпустили токены, только получили 2,5 миллиона долларов США в раунде посевного финансирования от OKX. Ранее я также тестировал задачи этого проекта, как и Сахара.
Ранее кто-то рассматривал его как «сравнительный проект» с Сахарой, но, на мой взгляд, он на самом деле затрагивает совершенно другую область:
Если Сахара — это «торговая платформа для данных», то Codatta больше похожа на «фабрику по производству активов данных». Один решает проблему обращения, другой сосредоточен на производстве активов, и у них есть разделение труда, но они также могут дополнить друг друга.
В настоящее время оценка AI моделей все больше напоминает «показушное соревнование». Многие друзья активно участвуют в рейтингах Chatbot Arena, Claude, GPT-4o, Gemini соревнуются друг с другом, некоторые даже создают группы для ставок на то, кто выиграет. Но задумывались ли вы когда-нибудь: можно ли доверять этому рейтингу?
Ответ: все меньше.
Потому что организаторы раскрыли, что модели можно настраивать на основе предпочтений пользователей, даже механизм анонимной оценки может быть загрязнен голосованием ботов. Вы думаете, что участвуете в оценке модели, на самом деле вы просто смотрите на заранее подготовленный сценарий.
И именно в условиях этого хаоса Codatta запустила Arena. На первый взгляд, это может показаться просто «еще одним рейтингом», но на самом деле они занимаются восстановлением доверия к процессу оценки. Каждое задание инициируется пользователем, модель отвечает в слепом тестировании, сообщество голосует за лучшее, данные голосования, содержание ответов, логика оценивания — все записано в Avalanche субсети Kite, доказательство на блокчейне, никто не может это изменить. То есть, независимо от того, являетесь ли вы OpenAI или «соседним клоном большой модели», в этом случае вы находитесь без задней мысли и поддержки.
Ссылка на Codatta Arena: https://t.co/T0UmZiyVaF
Эта Arena — ключевой элемент Codatta, но это всего лишь часть проекта. Большая амбиция Codatta заключается в создании новой логики вокруг «данных».
В прошлом данные для обучения больших моделей были бесплатными, будь то открытые корпуса или кнопка «Я согласен», они никогда не спрашивали вашего согласия или желания делиться доходом. Механизм, предложенный Codatta, таков: вы задаете вопросы, вы голосуете, вы проверяете, и все это больше не просто работа на пустую, а представляет собой активы данных, которые можно подтвердить, отследить и участвовать в распределении прибыли.
Каждый раз, когда вы выполняете эффективную аннотацию или участвуете в оценке, вы получаете баллы. Когда токены будут запущены (TGE), эти баллы превратятся в аирдроп. Это логика стимулов, которая должна быть в Web3: данные не приходят из ниоткуда, за ними стоит труд людей, их суждения.
Таким образом, в этом смысле Arena — это не просто «функция оценки», это демонстрация логики прав на данные: каждое наше взаимодействие с моделью превращается в процесс производства данных и накопления активов. Как Arweave превращает хранение в активы, Render превращает вычислительную мощность в активы, Codatta превращает действия с данными в активы.
Помимо технологий, Codatta недавно добавила два экосистемных партнера в свои внешние связи: @SaharaLabsAI и @irys_xyz, один из которых является самым радикальным практиком в сфере приватных вычислений, а другой сосредоточен на стимуляции хранения данных на блокчейне. Первый гарантирует, что данные пользователей не будут раскрыты во время участия в оценках, а второй обеспечивает постоянство и распределенное архивирование данных на блокчейне. Под влиянием этих двух факторов, «права на данные + стимулы аннотаций» Codatta могут в будущем подключаться к более глубоким AI-сценариям, таким как корпоративные частные оценки и оценочные системы для чувствительных отраслей.
А что сейчас?
С точки зрения данных, у нее уже накопилось более 300,000 пользователей и 2 миллиона проверенных данных. Хотя токены еще не выпущены, вся логика уже проработана: система баллов запущена, механизмы стейкинга доступны, поведение пользователей можно отобразить в доле токенов. Это не проект на уровне PPT, и не кибер-утопия, а протокол, который шаг за шагом движется к видимому пути.
Мы часто говорим, что миссия Web3 заключается в «активизации» поведения пользователей, но большинство проектов в конце концов превращает этот «актив» в «возможность для обмана». Codatta не такая. Ее путь, вероятно, не будет таким оживленным. Вы хотите знать, станет ли она будущим гигантом? Не знаю. Но если вы спрашиваете, является ли она одной из самых оригинальных и проверяемых оценочных протоколов в данный момент на стыке AI и Web3? Ответ однозначный: да.
Когда системы AI становятся все более похожими на черный ящик, а результаты оценок все больше контролируются, всегда должно быть место, которое говорит нам:
Эта модель действительно работает или нет? Только ваше мнение имеет значение.