Sono entusiasta di annunciare che abbiamo guidato un round di finanziamento seed da 33 milioni di dollari in @yupp_ai, un prodotto per i consumatori che consente a chiunque di scoprire e confrontare i modelli di intelligenza artificiale più recenti gratuitamente. L'IA ha bisogno di dati umani robusti e affidabili. La crypto è costruita per fornirli. I moderni sistemi di intelligenza artificiale sono plasmati non solo da calcoli e algoritmi, ma anche dal feedback umano. Le aziende utilizzano tecniche post-addestramento come il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) e il Direct Preference Optimisation (DPO) per migliorare i loro modelli. Queste tecniche possono ridurre i bias e consentire risposte di qualità superiore e più coerenti ai prompt, cruciali per accelerare i progressi nell'IA. Anche la valutazione dei modelli è critica, ma un modello può essere migliorato solo dopo aver deciso prima cosa significa "migliore". Qui sorgono le sfide: le aziende non amano condividere — tengono segreti i loro dati e i processi di addestramento. Di conseguenza, i miglioramenti dei modelli sono limitati a ciò che può essere appreso da sistemi chiusi o benchmark statici che raramente sono informati dall'uso reale. Queste limitazioni rendono difficile valutare i modelli di IA. Gli utenti sono anche lasciati all'oscuro, con poche informazioni su come il loro feedback plasmi i modelli o se venga utilizzato affatto. Alcuni leaderboard e siti di crowdsourcing cercano di fare luce su questo, ma generalmente non consentono agli utenti di controllare i loro contributi o di vedere alcun beneficio diretto dalla partecipazione. Le piattaforme che affermano di essere eque e trasparenti spesso si basano più sulla buona fede che su standard applicabili. Crediamo che la crypto possa portare trasparenza e proprietà in quest'area opaca dell'IA. Le blockchain possono rendere più facile per le persone ricevere ricompense per i loro contributi. Possono anche fornire agli sviluppatori di IA garanzie sulla qualità e sull'origine dei dati di feedback e delle valutazioni che stanno incorporando nei loro modelli. Così gli utenti ottengono incentivi, gli sviluppatori ottengono dati affidabili e tutti possono controllare entrambi i lati del mercato aperto. Yupp crowdsources la valutazione dei modelli: gli utenti inseriscono prompt, vedono più risposte generate dall'IA affiancate e poi scelgono le migliori. Le loro scelte creano "pacchetti" di dati di preferenza firmati digitalmente che sono utili per l'addestramento post-modello e la valutazione. Oltre a ottenere accesso ai modelli più recenti gratuitamente, ricevono ricompense basate sul feedback che forniscono. Il design di Yupp trasforma il giudizio umano in una risorsa economica rinnovabile. I dati "scadono" man mano che interazioni più recenti li sostituiscono, creando un volano naturale: maggiore utilizzo produce valutazioni più fresche; valutazioni più fresche producono modelli migliori; modelli migliori attraggono più utilizzo. Tutti i partecipanti — dagli utenti ai costruttori di modelli di IA — possono partecipare e vedere che le stesse regole trasparenti si applicano a tutti, garantendo un mercato credibilmente neutrale. Nessuno può nascondere il punteggio, e nessuno può manipolare le ricompense o i risultati. I fondatori portano una profonda esperienza sia nell'IA che nella crypto. Hanno costruito prodotti di machine learning su scala consumer insieme nei primi giorni di Twitter. @pankaj ha gestito l'ingegneria globale per i consumatori di Google Pay e @Coinbase. @gilad era un responsabile del machine learning a GoogleX. Il team iniziale conta già ingegneri senior provenienti da Google, Coinbase e dai migliori laboratori di ricerca. L'IA ha bisogno di una valutazione forte e affidabile basata su input umani su larga scala. La crypto è la macchina della fiducia che può aiutare a fornirla. Abilitando le persone in tutto il mondo a contribuire con feedback che migliorano i modelli, Yupp mira a diventare il layer di valutazione predefinito per il futuro dell'IA. Siamo orgogliosi di sostenere Yupp e non vediamo l'ora di aiutarli a costruire il ciclo di feedback on-chain che garantisce che le ricompense dell'innovazione nell'IA siano condivise da tutti coloro che aiutano a crearla.