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Liz Harkavy
暗号@a16z |@Facebook、@NASAJPL、@GoldmanSachs |物理学とCS @MIT Meng EECS @MIT ||
先週は、過去25年間に署名された数少ない主要な金融法の1つであるステーブルコイン法案が可決され、仮想通貨と米国にとって歴史的な週となった。これは、米国を仮想通貨の本拠地にするための有意義な一歩を示しています。
本日、ワイオミング州に拠点を置き、国内の税務コンプライアンスと事業体構造化を専門とする仮想通貨ネイティブアドバイザリー会社である@CowrieIOへのシード投資を発表できることを嬉しく思います。私たちは、米国が包括的な仮想通貨法の制定に向けて道を歩んでいると信じており、@DKerr_Cowrie & Cowrie は DAO や仮想通貨プロジェクトが規制上の義務を果たすのを支援するのに適した立場にあると考えています。
Cowrieと、暗号企業と財団の将来に対する私たちのビジョンの詳細については、以下をご覧ください。
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私は、AIモデルが間違っていると伝えることで、奇妙な喜びを感じます。人間のフィードバックこそがAIモデルの改善につながるという、本能は実は価値があることが判明し、@pankaj氏とYuppのチームは、それを活用するための完璧なプラットフォームを構築しました。
AIモデル評価のためのオープンインフラストラクチャを構築する@yupp_aiをサポートできることをとても楽しみにしています。

Chris Dixon2025年6月14日
@yupp_ai年に3,300万ドルのシードラウンドを主導したことを発表できることを嬉しく思います。これは、誰でも最新のAIモデルを無料で発見して比較できる消費者向け製品です。AIには、堅牢で信頼できる人間のデータが必要です。暗号はそれを提供するために構築されています。
最新のAIシステムは、コンピューティングやアルゴリズムだけでなく、人間のフィードバックによっても形成されます。企業は、Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)やDirect Preference Optimization(DPO)などのトレーニング後の手法を使用してモデルを改善しています。これらの手法は、バイアスを減らし、プロンプトに対するより高品質で一貫性のある応答を可能にすることができ、AIの進歩を加速させるために不可欠です。モデルの評価も同様に重要ですが、モデルをより良いものにするには、まず「より良い」とは何を意味するのかを決定しなければなりません。
そこで課題が生じます:企業は共有することを好みません—彼らはデータとトレーニングプロセスを秘密にしています。その結果、モデルの改善は、実際の使用によってほとんど情報を得られない閉鎖系や静的ベンチマークから学べることによって制約されます。これらの制約により、AIモデルの評価が難しくなります。また、ユーザーは、フィードバックがモデルをどのように形成するのか、あるいはそもそも使用されているのかについてほとんど理解できず、暗闇の中に取り残されています。一部のリーダーボードやクラウドソーシングサイトは、ここで光を当てようとしていますが、一般的には、ユーザーが自分の貢献を監査したり、参加することで直接的なメリットを確認したりすることはできません。公正で透明性が高いと主張するプラットフォームは、多くの場合、強制力のある基準よりも善意に依存しています。
私たちは、暗号がAIのこの不透明な領域に透明性と所有権をもたらすことができると信じています。ブロックチェーンは、人々が自分の貢献に対して報酬を受け取りやすくすることができます。また、AIビルダーに、モデルに組み込んでいるフィードバックデータと評価の品質と出所に関する保証を提供することもできます。そのため、ユーザーにはインセンティブが与えられ、建設業者には信頼できるデータが得られ、誰もが公開市場のどちらの側でも監査できます。
Yupp クラウドソーシング モデル評価: ユーザーはプロンプトを入力し、AI が生成した複数の応答を並べて表示し、最適な応答を選択します。彼らの選択は、AIのポストトレーニングと評価に役立つ、デジタル署名された選好データの「パケット」を作成します。ユーザーは最新モデルに無料でアクセスできるだけでなく、提供されたフィードバックに基づいて報酬を受け取ります。
ユップのデザインは、人間の判断を再生可能な経済資源に変えます。データは、新しいインタラクションで置き換えられると「期限切れ」になり、自然なフライホイールが作成されます。より新鮮な評価は、より良いモデルを生み出します。より優れたモデルは、より多くの使用を引き付けます。ユーザーからAIモデルビルダーまで、すべての参加者が参加でき、同じ透明なルールが全員に適用されることを確認し、信頼性のある中立的な市場を確保できます。スコアボードを隠すことはできず、報酬や結果を操作することもできません。
創業者は、AIと暗号の両方で深い経験を持っています。彼らは、Twitterの黎明期に、消費者規模の機械学習製品を一緒に構築しました。@pankaj Google Pay と Google @Coinbase のグローバル コンシューマー エンジニアリングを担当していました。@gilad GoogleX で機械学習のリーダーを務めていました。初期のチームには、Google、Coinbase、およびトップの研究所のシニアエンジニアがすでに含まれています。
AIには、大規模な人間の入力に基づく強力で信頼性の高い評価が必要です。暗号は、それを実現するのに役立つ信頼マシンです。Yupp は、世界中の人々がモデル改善のフィードバックを提供できるようにすることで、AI の未来のデフォルトの評価レイヤーになることを目指しています。私たちはYuppを支援できることを誇りに思っており、AIイノベーションの報酬がそれを生み出すのを助けるすべての人によって共有されるようにするオンチェーンフィードバックループの構築を支援することを楽しみにしています。

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