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0xTodd ( thinking )
@0xTodd
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加入 September 2016
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接着上次这篇文章聊一聊,加密行业如果做数据标注的话,和传统的(例如 Scale AI)能做出有什么区别? 还是以 Perle 为例,首先有了激励,冷启动会更快。 按照 Perle 披露的 Solana 上面的数据,它现在的注册用户已经达到了 100 万。 当然了,这个数字你也别太认真,看看得了,因为这里面肯定有很多的女巫和空投猎人😂。 要知道,Scale AI 到目前为止,数据标注员也才 24 万。所以这一百万里确实是有点水分。 不过它是一个漏斗模型,希望先获得大范围的低质量用户,再通过漏斗过滤出专家级的标注员。 比较特别的是,它会给数据标注员注册一个链上的声誉系统。数据标注员们通过完成工作质量,得到链上声誉的晋升或者降级。 毕竟 Perle 最终的诉求还是希望留下人类专家来提供高精尖的数据标注,比方说医疗、法律、金融的高客单价数据标注。 当然,数据标注薪资有限,你指望欧美顶尖的专家被漏斗筛出来并不现实,但是欠发达地区的专家,例如一位埃及的医生,在当地赚钱有限,参与数据标注反而可以成为一项不错的外快。 其次,作为 Crypto 协议,通常抽成也会更少一点。 根据 Perle 自己披露的内容,他们指出 Scale AI 对数据标注工抽成能够达到 70%。剥削是比较厉害的;而 Perle 的话,目前暂定为 5% 左右。 此外,结算也会更快很多,毕竟支付的是稳定币加 $PRL。 PS: $PRL 刚刚上线 CB 和 BN alpha,开盘后一直在 Pump 😂。 最后,它还希望引入了一套链上审计系统,通过这套系统来对抗一些低质量的 AI 生成内容。 当然了,这一切都建立在 Perle 的创始人是 Scale AI 的前任高管这个基础上,他们比较熟悉数据标注这个行业是怎么运作的。 就看这次能不能靠 Crypto 在数据标注赛道卷出一席之地。
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上周,机器人公司 UR 和 Scale AI 达成了合作,发布了 UR AI Trainer。 这也标志着 Scale AI 这家数据标注巨头,誓要进军机器人(具身智能)领域了。 Scale AI 热衷于扩展新业务的原因大家都清楚,昔日巨头现在的地位稍有些微妙。 自从去年年中,Scale AI 被Meta 收购了 49% 的股权后,联创 Alexander Wang 也从 Scale AI 直接加入了 Meta。 这让 Scale AI 失去了一定的中立性,也导致了一些客户的远离。 例如 Google,但自从 Scale AI 成为 Meta 的半子公司之后,Google 就停止了跟它的合作,转而和 Surge AI 等机构开始合作。 再比方说以前 OpenAI 跟Scale AI 是深度合作的,过去 OpenAI 得大量跟Scale AI 买标注好的数据。 但是 Meta 半收购后,OpenAI 也大幅降低了 Scale AI 作为数据标注供应商的权重。 根据市场推测,现在 Surge AI 的收入甚至有可能不亚于 Scale AI。Surge AI 由Edwin Chen 领导,不过 Chen 比 Wang 低调不少。 其实数据标注这是一个很赚钱的生意,它是劳动密集型的。 那些来自于印度、菲律宾或者肯尼亚的数据标注工们,对着图片、文字一通标注,干一份拿一份钱,颇有送外卖、开网约车的感觉。 这个特别让人容易联想到 Crypto,因为都是干一份工作、拿一份激励。 其实 Crypto 这么多年,别的不敢说,至少把激励这事儿整得比较明白😂。 其实 Crypto 也有数据标注的项目比如 Sahara。 最近又有一个项目也是蛮火的,币还没发出来,就已经被 Coinbase 纳入上币路线图了。这个项目叫做 Perle @PerleLabs 。 巧的是,创始人正是 Scale AI 之前的增长负责人。他的名字叫 Ahmed Rashad,看名字听起来像是一个中东裔。 毕竟 Scale 现在估值已经达到了惊人的 290 亿美金。那么创始人 Rashad 作为 Scale AI 的前任高管,Perle 自然也得到了投资人的青睐,它在币圈融了 1750 万美金。 当然了,说实话尽管融了这么多钱,目前阶段 Perle 想直接跟前东家 Scale AI 掰手腕还是有难度的。 Scale AI 走的是大而全的数据路线,要什么数据有什么数据,甚至现在连机器人的数据都在开始准备。 那 Perle 的思路是什么呢? Rashad 因为之前在做 Scale AI 增长总监的时候,应该是见过了太多印度、菲律宾的数据标注工了。 他认为这样的点击农场似的工作状态可能有点问题,所以他现在想走的是”高精尖路线”。 而 Rashad 则是希望 Perle 专注在客单价比较高的数据标注赛道,比方说:法律、医学、金融等等。 然后再配合上 Crypto 的激励效果,希望吸引更多的专家级,而不是数据标注这种劳工级的标注者加入。 当然了,做高精尖的也不是是市场空白。 比方说 Surge AI 就有很多高精尖的数据标注工作。同时,受限于体量,像 Google 这样的顶级大厂,由于非常严格的精度要求,恐怕在目前阶段还是没法和Perle 这样的小厂进行合作。 所以 Perle 瞄准的更多是什么呢?是那种二三线的 AI 公司。他们急需打出差异化,并且对于成本更敏感。 另一方面,有很多做大模型微调、LoRA 的项目,他们也会对这些高精度数据有所垂涎。
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