去中心化的 AI 数据供应：认识Grass，参与Grass

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去中心化的 AI 数据供应：认识Grass，参与Grass

👋：邀请链接☘️：Intro❓：看好Grass和即将推出的L2的原因有哪些？💡：展望🔍：总结

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☘️：Intro

Grass定位🎯：AI训练数据集的提供者作为DePIN基础设施🛖，使用来自世界各地的一百万台设备🖥️，在网络上抓取数据并将其处理成结构化数据集🔢。

❓：看好Grass和即将推出的L2的原因有哪些？

目前为止，人工智能🤖的发展高度集中在大型科技公司中，尤其是谷歌和OpenAI几乎垄断了这个领域。这意味着他们🔪收割了AI的大部分收益，也意味着他们拥有绝对的控制力。Grass通过两种方式实现AI民主化。
（1）👨‍💻：降低开发人员访问AI训练数据集的门槛。
数据是一切AI模型训练的基础。
Grass作为AI的数据层，利用强大的节点网络，每天抓取超过1TB的数据添加到数据存储库中。
如今，主流的网站正在逐渐提高API的费用，数据集的访问也变得昂贵💰。
而如果Grass提供访问这些网络数据的替代方案，降低成本，就能降低开发工程师使用这些数据的成本和门槛。
（2）👶：Grass为普通人提供了参与这个过程的通道，扩展AI的使用群体。
Grass的网络拥有超过一百万个节点，每个节点都由一个住宅互联网用户运行，
用户只需下载浏览器扩展程序并保持浏览器在线即可。😴
程序运行逻辑很简单，从网络获取网络请求，通过用户的互联网路由它们，带宽使用量非常小，
并且应用程序不会查看用户数据或活动。

💡：展望

历史文章：Grass推出Layer 2 Data Rollup
Grass目前正在构建L2数据汇总层，用于跟踪网络生成的数据集的来源。

不久的将来，🤔（幻想时刻）
AI实验室：能够保证他们的数据是真实且没有被污染篡改的。
用户：能够验证AI模型是否没有偏见。

🔍：总结

作为个人用户，这是当前赚取AI发展份额较为简单的方法。
Grass对自己的产品定位，不仅仅是一个网络，更是一场数据民主化的运动，
每个人都能分享AI革命的好处，共同参与构建AI数据层。

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本文链接：https://www.kjpai.cn/gushi/2024-04-08/155626.html，文章来源：网络cs，作者：利杜鹃，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！