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Andrea (Marcus Devrelius)
PRESIDENTE @StoryProtocol - Le opinioni sono mie. Prec. IA conversazionale in @amazon
i modelli di fondazione (openai, claude, gemini) stanno diventando indistinguibili.
e ha senso. stanno tutti addestrando sugli stessi dati: internet.
dobbiamo assumere che qualsiasi cosa sia online è stata rastrellata e utilizzata per l'addestramento.
ora si tratta solo di ciò che non può essere rastrellato.
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Andrea (Marcus Devrelius) ha ripubblicato
Siamo entusiasti di annunciare che stiamo guidando un round di finanziamento seed da 15 milioni di dollari in Poseidon, che è stato incubato da @StoryProtocol e sta costruendo uno strato di dati decentralizzato per coordinare l'offerta e la domanda di dati per l'addestramento dell'IA.
La prima generazione di modelli fondativi di IA è stata addestrata su dati che sembravano essere una risorsa praticamente illimitata. Oggi, le risorse più accessibili come libri e siti web sono state per lo più esaurite, e i dati sono diventati un fattore limitante nel progresso dell'IA.
Gran parte dei dati che rimangono ora è di qualità inferiore o inaccessibile a causa delle protezioni della proprietà intellettuale. Per alcune delle applicazioni di IA più promettenti — nell'ambito della robotica, dei veicoli autonomi e dell'intelligenza spaziale — i dati non esistono nemmeno ancora. Ora questi sistemi hanno bisogno di tipi completamente nuovi di informazioni: multi-sensoriali, ricchi di casi limite, catturati nel mondo reale. Da dove verranno tutti questi dati del mondo fisico?
La sfida non è solo tecnica — è un problema di coordinamento. Migliaia di contributori devono lavorare insieme in modo distribuito per reperire, etichettare e mantenere i dati fisici di cui l'IA di nuova generazione ha bisogno. Crediamo che nessun approccio centralizzato possa orchestrare in modo efficiente la creazione e la cura dei dati necessarie al livello richiesto di scala e diversità. Un approccio decentralizzato può risolvere questo.
@psdnai consente ai fornitori di raccogliere i dati di cui le aziende di IA hanno bisogno, garantendo al contempo la sicurezza della proprietà intellettuale tramite la licenza IP programmabile di Story. Questo cerca di stabilire una nuova base economica per internet, dove i creatori di dati vengono giustamente compensati per aiutare le aziende di IA a potenziare la prossima generazione di sistemi intelligenti.
Il team di Poseidon, guidato dal Chief Scientist e Cofondatore @SPChinchali, porta una profonda esperienza nell'infrastruttura dell'IA. Sandeep è professore presso l'UT Austin specializzato in IA, robotica e sistemi distribuiti, con un dottorato di ricerca da Stanford in IA e sistemi distribuiti. Il Responsabile del Prodotto e Cofondatore @sarickshah ha trascorso un decennio come ingegnere di machine learning, scalando prodotti di IA per grandi imprese nei settori dei servizi finanziari, delle telecomunicazioni e della sanità.
Siamo entusiasti di supportare Poseidon nel suo lavoro per risolvere uno dei colli di bottiglia più critici nello sviluppo dell'IA.

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Andrea (Marcus Devrelius) ha ripubblicato
sto scommettendo tutto su @StoryProtocol
credo nella visione e nella sua solida tesi di base.
L'IA è inevitabile; abbiamo bisogno di una soluzione per proteggere la proprietà intellettuale creata dall'uomo con la giusta attribuzione.
tutti hanno detto che è troppo presto. ma hey, se tutte le invenzioni fossero state una cosa sicura fin dall'inizio, nulla sarebbe mai stato inventato.
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L'innovazione dell'IA non si ferma mai a story 🫡
G ha creato un framework per il metaprompting in modo SUPER efficace, tale che con 1 prompt puoi orchestrare un'intera squadra di agenti AI claude per pianificare, progettare, codificare e rifinire un'app completamente pronta per la produzione... tutto in un colpo solo.
Dai un'occhiata!

ØxG17 lug, 23:55
🌱 La settimana scorsa ho lanciato un intero SaaS in 3 giorni. Sei mesi fa ci sarebbero voluti 3 mesi.
Cosa è cambiato? Ho imparato a orchestrare agenti AI come un team di sviluppo.
Ecco il mio playbook completo + i prompt esatti che generano app di produzione da un'unica idea 🧵👇
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La prossima frontiera dell'AI non è il calcolo o modelli più grandi, ma dati migliori. Oggi, stiamo accogliendo una delle poche persone che ha realmente dedicato la sua vita a risolvere questo problema.
Benvenuto @SPChinchali, il nostro nuovo Chief AI Officer.
La frontiera dell'AI non è più definita da modelli con più parametri, o cluster di calcolo con più GPU.
Sarà definita dalla scarsità di dati ad alta integrità, con diritti di proprietà intellettuale (IP) chiariti, provenienti dal mondo fisico (pensa alla robotica, hardware autonomo e dispositivi edge). Sandeep ha trascorso la sua carriera a inseguire questa frontiera. Ora ci sta aiutando a sbloccarla.
Quando ho incontrato Sandeep per la prima volta, sono rimasto colpito dal suo atteggiamento gentile e affabile. Ha un modo di parlare che ti coinvolge, indipendentemente dal fatto che stia spiegando l'AI neurosimbolica o lodando la tastiera ergonomica dall'aspetto alieno che porta sempre con sé.
Il suo background parla da solo: PhD a Stanford, NASA JPL. Ora professore all'UT Austin, guida la ricerca all'intersezione tra ML decentralizzato e robotica. Sandeep è stato ossessionato da come ottenere dati utili per l'addestramento dell'AI per renderla utile nel mondo reale:
> creare incentivi per i dati per reti distribuite,
> affrontare il classico problema del campionamento a lungo termine nella robotica edge, e
> progettare sistemi che preservano la provenienza.
Sandeep ha anche confermato una tesi che mi ossessiona da anni: il vero vantaggio competitivo è nei dati. Non forum Reddit estratti o testi web generici, ma dati reali, attribuibili e con diritti chiariti. I dati disordinati e imprevedibili necessari per rendere i sistemi fisici robusti non possono essere simulati.
È la raccolta e la curatela dei dati disordinati e a lungo termine che i sistemi fisici vedono nel mondo reale: il robot di carico scivoloso alle 2 del mattino, la lieve micro-fessura su una pala di turbina eolica, il caso limite che un'unità lidar non ha mai visto prima. Quei momenti sono IP, e sono preziosi. Se possiamo rendere quell'IP programmabile, licenziabile, tracciabile e monetizzabile in tempo reale, sblocchiamo un volano per ogni team di AI del pianeta.
L'IP programmabile è l'unico supporto che rende tutto ciò possibile. La maggior parte dei tentativi di combinare crypto e AI aggiunge "AI" a infrastrutture esistenti. Sandeep si unisce a noi perché Story è costruita da zero per risolvere questi tipi di sfide di coordinamento dei dati.
Story è costruita per relazioni dinamiche e componibili. Il nostro protocollo è progettato per la provenienza basata su grafi, licenze dinamiche e flussi di royalty automatizzati che i moderni sistemi AI richiedono. Una foto può essere licenziata, un'etichetta può essere aggiunta, una variazione sintetica può essere generata, e su Story, ogni azione diventa un nuovo asset IP collegato in un grafo trasparente, con valore che ritorna a ogni contributore.
L'arrivo di Sandeep è un punto di svolta. Il Capitolo 2 di Story sta prendendo forma, e la prossima fase dell'infrastruttura AI sta appena iniziando.
La sua combinazione di profonda intelligenza, genuina curiosità e silenziosa dedizione è esattamente ciò di cui questo momento ha bisogno. Non potremmo essere più entusiasti di costruire il futuro dell'AI con lui, e c'è molto altro in arrivo.
Rimanete sintonizzati!

Sandeep Chinchali17 lug, 23:00
Ho trascorso la mia carriera inseguendo una domanda: come possiamo raccogliere i dati giusti per far funzionare l'IA nel mondo reale?
Dai laboratori di Stanford alle aule dell'UT Austin, ho cercato ovunque. La risposta non è un altro laboratorio di IA, ma una blockchain costruita per trattare i dati come proprietà intellettuale. Ecco perché mi unisco a @StoryProtocol come Chief AI Officer.
A Stanford, ho studiato la "robotica cloud", come flotte di robot potrebbero utilizzare il calcolo distribuito per apprendere insieme. Ho persino montato una dashcam nella mia auto per risolvere questo:
Se i robot potessero caricare solo il 5-10% di ciò che vedono, come facciamo a scegliere i dati più preziosi?
La maggior parte era noiosa ripresa di autostrade. Ma <1% catturava scene rare: Waymo a guida autonoma, cantieri, umani imprevedibili. Quelli dati "long-tail" rendevano i modelli più intelligenti. Li ho etichettati a mano, ho persino pagato il servizio di etichettatura di Google Cloud per annotare le mie riprese con concetti di nicchia come "unità LIDAR" e "veicolo autonomo", e ho addestrato modelli che giravano su un TPU delle dimensioni di una USB. Ma l'accademia arriva solo fino a un certo punto.
All'UT Austin, le mie domande sono cambiate:
→ Come possiamo crowdsourcing dati rari per migliorare il ML?
→ Quali sistemi di incentivazione funzionano realmente?
Questo mi ha portato nel mondo delle criptovalute – blockchain, economie token, persino DePIN. Ho scritto blog, articoli sulla ML decentralizzata, ma mi chiedevo ancora: chi sta realmente costruendo questa infrastruttura?
Per pura coincidenza, ho incontrato il team di Story. Sono stato invitato a tenere un discorso nel loro ufficio di Palo Alto. Erano le 18:00, la stanza era ancora piena. Ho parlato di "IA Neuro-Simbolica" e ho concluso con una slide chiamata "Un pizzico di Crypto". Quel discorso si è trasformato in un ruolo di consulenza, che ora è diventato qualcosa di molto più grande.
Siamo in un momento cruciale. Il calcolo è per lo più risolto. Le architetture dei modelli vengono copiate da un giorno all'altro. Il vero vantaggio competitivo è nei dati.
Non Reddit estratto. Non linguaggio infinito. Ma dati reali, a lungo termine e con diritti chiari che addestrano l'IA incarnata – robot, AV, sistemi che navigano nel nostro mondo disordinato.
Immagina questo: catturo una scena di guida rara con la dashcam e la registro su Story. Un amico la etichetta. Un agente IA crea varianti sintetiche. Sulla catena strutturata a grafo di Story, ognuna diventa proprietà intellettuale collegata. Le royalty fluiscono automaticamente. Tutti vengono pagati, ogni passo tracciabile sulla catena.
Ecco perché ora sono Chief AI Officer di Story, costruendo le infrastrutture per dati di addestramento decentralizzati e con diritti chiari. È tempo di fare dei dati la nuova proprietà intellettuale. Story è il posto giusto per farlo.
Molto altro arriverà presto. Andiamo.



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Andrea (Marcus Devrelius) ha ripubblicato
Immagina di guadagnare da IP che ami: storie, canzoni e momenti virali che plasmano la cultura.
Il Capitolo 2 porta l'IP del mondo onchain, sbloccando enormi mercati non sfruttati - dalla musica e moda allo sport, DeSci e intrattenimento.
@Aria_Protocol dimostra che è possibile. Ora scaldiamo.

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Abbiamo dimostrato i PMF tradizionali delle criptovalute: BTC come asset di riserva digitale, stablecoin, defi e, naturalmente, speculazione.
Prossimo passo: portare gli asset del mondo reale *completamente* onchain.
e.g. Gli IP RWAs rappresentano una classe di asset da 70 trilioni di dollari che oggi è estremamente illiquida.
Immagina di licenziare senza soluzione di continuità i dati del mondo reale per l'addestramento dell'IA, tokenizzare portafogli di brevetti, frazionare la proprietà dei diritti d'autore, scambiare/collateralizzare i diritti sui marchi. Tutto questo è ciò per cui è stata costruita Story.
IP + DeFi = IPFI = enorme opportunità.
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