AIs neste grense er ikke beregning eller større modeller, det er bedre data. I dag tar vi med oss en av de få personene som faktisk brukte livet sitt på å løse det problemet. Velkommen @SPChinchali, vår nye Chief AI Officer. Grensen for AI er ikke lenger definert av modeller med flere parametere, eller dataklynger med flere GPUer. Det vil bli definert av mangelen på IP-klarerte data med høy integritet fra den fysiske verden (tenk robotikk, autonom maskinvare og edge-enheter). Sandeep har brukt sin karriere på å jage denne grensen. Nå hjelper han oss med å låse den opp. Da jeg først møtte Sandeep, ble jeg slått av hans myke, kjærlige holdning. Han har en måte å snakke på som trekker deg inn, uansett om han forklarer nevrosymbolsk AI, eller roser det utenomjordiske ergonomiske tastaturet han har med seg uansett hvor han går. Bakgrunnen hans taler for seg selv: Stanford PhD, NASA JPL. Nå professor ved UT Austin, ledende forskning i skjæringspunktet mellom desentralisert ML og robotikk, har Sandeep vært besatt av hvordan man kan få nyttige data for AI-trening for å gjøre det nyttig i den virkelige verden: > å skape datainsentiver for distribuerte nettverk, > å takle det typiske long-tail-prøvetakingsproblemet i edge-robotikk, og > å designe systemer som bevarer herkomst. Sandeep bekreftet også en tese jeg har vært besatt av i årevis: den virkelige vollgraven er data. Ikke skrapede Reddit-fora eller generisk netttekst, men tilskrivbare, rettighetsklarerte, data fra den virkelige verden. De rotete, uforutsigbare dataene som kreves for å gjøre fysiske systemer robuste, kan ikke simuleres. Den henter og kuraterer de rotete, lange dataene som fysiske systemer ser i naturen: den glatte lastebryggeroboten klokken 2 om natten, den svake mikrosprekken på et vindturbinblad, hjørnekassen en lidar-enhet aldri har sett før. Disse øyeblikkene er IP, og de er dyrebare. Hvis vi kan gjøre den IP-en programmerbar, lisensierbar, sporbar og inntektsgenererbar i sanntid, låser vi opp et svinghjul for hvert AI-team på planeten. Programmerbar IP er den eneste ryggraden som gjør dette mulig. De fleste krypto x AI-forsøk bolter "AI" på eksisterende infra. Sandeep blir med fordi Story er bygget fra grunnen av for å løse denne typen datakoordineringsutfordringer Story er bygget for dynamiske, komponerbare relasjoner. Protokollen vår er designet for grafbasert herkomst, dynamisk lisensiering og automatiserte royaltystrømmer som moderne AI-systemer krever. Et bilde kan lisensieres, en etikett kan legges til, en syntetisk variant kan genereres, og på Story blir hver handling en ny, koblet IP-ressurs i en gjennomsiktig graf, med verdi som strømmer tilbake til hver bidragsyter. Sandeeps ankomst er et vendepunkt. Kapittel 2 av Story kommer i fokus, og neste fase av AI-infrastruktur har så vidt begynt. Hans kombinasjon av dypt intellekt, ekte nysgjerrighet og stille dedikasjon er akkurat det dette øyeblikket krever. Vi kunne ikke vært mer begeistret for å bygge fremtiden til AI med ham, og det kommer mye mer. Følg med!