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Liz Harkavy
Cripto @a16z | passagens por @Facebook, @NASAJPL @GoldmanSachs | Física e CS @MIT Meng EECS @MIT ||
A semana passada foi histórica para o crypto e para os Estados Unidos com a aprovação da legislação sobre stablecoins, uma das poucas peças de legislação financeira importante assinadas em lei nos últimos 25 anos. Isso marca um passo significativo para tornar os Estados Unidos o lar do crypto.
Hoje estamos entusiasmados em anunciar nosso investimento inicial na @CowrieIO, uma empresa de consultoria nativa de crypto com sede em Wyoming que se especializa em conformidade fiscal doméstica e estruturação de entidades. Acreditamos que os Estados Unidos estão no caminho para promulgar uma legislação abrangente sobre crypto, e @DKerr_Cowrie & Cowrie estão bem posicionados para ajudar DAOs e projetos de crypto a cumprirem suas obrigações regulatórias.
Saiba mais sobre a Cowrie e nossa visão para o futuro das corporações e fundações de crypto abaixo.
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Sinto uma estranha alegria em dizer a modelos de IA que estão errados. Acontece que esse instinto é realmente valioso—o feedback humano é o que torna os modelos de IA melhores, e @pankaj e a equipe do Yupp construíram a plataforma perfeita para aproveitá-lo.
Estou tão animado para apoiar @yupp_ai enquanto eles constroem uma infraestrutura aberta para a avaliação de modelos de IA.

Chris Dixon14/06/2025
Estou entusiasmado em anunciar que liderámos uma ronda de investimento inicial de 33 milhões de dólares na @yupp_ai, um produto de consumo que permite a qualquer pessoa descobrir e comparar os mais recentes modelos de IA gratuitamente. A IA precisa de dados humanos robustos e confiáveis. A criptomoeda foi criada para fornecê-los.
Os sistemas modernos de IA são moldados não apenas por computação e algoritmos, mas também pelo feedback humano. As empresas utilizam técnicas pós-treinamento, como Aprendizagem por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF) e Otimização de Preferências Diretas (DPO), para melhorar os seus modelos. Estas técnicas podem reduzir o viés e permitir respostas de maior qualidade e mais coerentes a solicitações — crucial para acelerar o progresso na IA. A avaliação de modelos é igualmente crítica, mas um modelo só pode ser melhorado após decidir primeiro o que significa "melhor".
É aqui que surgem os desafios: as empresas não gostam de compartilhar — mantêm os seus dados e processos de treinamento em segredo. Como resultado, as melhorias dos modelos são limitadas pelo que pode ser aprendido a partir de sistemas fechados ou benchmarks estáticos que raramente são informados pelo uso no mundo real. Estas limitações tornam os modelos de IA difíceis de avaliar. Os usuários também ficam no escuro, com pouca visão sobre como o seu feedback molda os modelos ou se é utilizado de alguma forma. Alguns rankings e sites de crowdsourcing tentam lançar luz sobre isso, mas geralmente não permitem que os usuários auditem suas contribuições ou vejam qualquer benefício direto de participar. Plataformas que afirmam ser justas e transparentes muitas vezes dependem mais da boa fé do que de padrões aplicáveis.
Acreditamos que a criptomoeda pode trazer transparência e propriedade a esta área obscura da IA. As blockchains podem facilitar que as pessoas recebam recompensas por suas contribuições. Elas também podem fornecer aos construtores de IA garantias sobre a qualidade e a origem dos dados de feedback e avaliações que estão incorporando em seus modelos. Assim, os usuários recebem incentivos, os construtores obtêm dados confiáveis, e todos podem auditar qualquer lado do mercado aberto.
A Yupp crowdsourça a avaliação de modelos: os usuários inserem solicitações, veem várias respostas geradas por IA lado a lado e, em seguida, escolhem as melhores. As suas escolhas criam "pacotes" de dados de preferência digitalmente assinados que são úteis para o pós-treinamento e avaliação da IA. Além de os usuários terem acesso aos modelos mais recentes gratuitamente, eles recebem recompensas com base no feedback que fornecem.
O design da Yupp transforma o julgamento humano em um recurso econômico renovável. Os dados "expiram" à medida que novas interações os substituem, criando um ciclo natural: mais uso gera avaliações mais frescas; avaliações mais frescas geram melhores modelos; melhores modelos atraem mais uso. Todos os participantes — desde usuários até construtores de modelos de IA — podem participar e ver que as mesmas regras transparentes se aplicam a todos, garantindo um mercado credivelmente neutro. Ninguém pode esconder o placar, e ninguém pode manipular as recompensas ou resultados.
Os fundadores trazem uma profunda experiência tanto em IA quanto em criptomoeda. Eles construíram produtos de aprendizado de máquina em escala de consumo juntos nos primeiros dias do Twitter. @pankaj liderou a engenharia de consumo global para o Google Pay e @Coinbase. @gilad foi líder de aprendizado de máquina no GoogleX. A equipe inicial já conta com engenheiros seniores do Google, Coinbase e dos principais laboratórios de pesquisa.
A IA precisa de uma avaliação forte e confiável baseada em grandes entradas humanas. A criptomoeda é a máquina de confiança que pode ajudar a entregá-la. Ao permitir que pessoas em todo o mundo contribuam com feedback que melhora os modelos, a Yupp visa se tornar a camada de avaliação padrão para o futuro da IA. Estamos orgulhosos de apoiar a Yupp e ansiosos para ajudá-los a construir o ciclo de feedback on-chain que garante que as recompensas da inovação em IA sejam compartilhadas por todos que ajudam a criá-la.

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Os agentes de IA estão a quebrar a economia da web aberta. Os sites de conteúdo estão a perder tráfego, os paywalls estão a aumentar e os agentes que se integram com os fornecedores de dados existem em grande parte em silos de informação.
Mas e se pudéssemos construir a partilha de receitas diretamente na arquitetura da internet?
Leia sobre isso, juntamente com outros casos de uso que a nossa equipa tem estado a pensar abaixo.

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Liz Harkavy republicou
Estamos entrando em uma nova era na robótica, onde sistemas generalizados estão começando a funcionar no mundo real, mas os pesquisadores ainda não têm boas ferramentas para entender seus dados. Foi por isso que criei o ARES, uma plataforma de código aberto para ingerir, anotar e fazer a curadoria de dados robóticos.

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Liz Harkavy republicou
Glider acaba de levantar US$ 4 milhões para reimaginar o futuro do investimento em 🦇♾️ criptomoedas
Liderado pela @a16zcrypto CSX, com o apoio de @cbventures, @Uniswap, @GSR_io, @moonpay, @SeliniCapital, @genventurecap, @pivotglobal_xyz, First Commit @hardi_meybaum e @anagramxyz.

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