ما هو Sapien (SAPIEN)؟

ملخص

Sapien هو بروتوكول لامركزي يحول خبرات البشر إلى بيانات تدريبية موثوقة للذكاء الاصطناعي، من خلال ضمان الجودة المدعوم بتقنية البلوكشين وشبكات مساهمين عالمية.

1. الغرض – يحل أزمة جودة البيانات في الذكاء الاصطناعي عبر التحقق بمشاركة البشر.
2. التقنية – يستخدم إثبات الجودة على السلسلة (Proof of Quality - PoQ) لضمان الدقة.
3. الاقتصاد الرمزي – رمز $SAPIEN يحفز المساهمين ويدير تدفقات البيانات.

نظرة معمقة

1. الغرض والقيمة المقدمة

يستجيب Sapien للحاجة الملحة لبيانات تدريب موثوقة للذكاء الاصطناعي من خلال توزيع مهام مثل تصنيف الصور، وتعليق النصوص، ووضع علامات على بيانات أجهزة الاستشعار ثلاثية ورباعية الأبعاد. تستخدم شركات في مجالات الرعاية الصحية، والمركبات الذاتية القيادة، والروبوتات منصته للحصول على مجموعات بيانات تم التحقق منها عبر شبكة عالمية تضم أكثر من 1.9 مليون مساهم (Sapien).

يعتمد البروتوكول على نظام إثبات الجودة الذي يجمع بين مراجعات الأقران، وعقوبات الرهان على الأخطاء، وتقييم السمعة لضمان دقة بمستوى المؤسسات، مما يعالج التحيزات والأخطاء الشائعة في البيانات التي تعتمد فقط على الخوارزميات.

2. التقنية والبنية

مبني على Base (الطبقة الثانية لإيثيريوم من Coinbase)، يستخدم Sapien العقود الذكية لتتبع مصدر البيانات ومكافأة المساهمين. الميزات الرئيسية:
- التحقق بسلسلة التفكير: يشرح المساهمون أسباب قراراتهم، مما يسمح بفحص جودة أكثر تفصيلاً.
- السمعة اللامركزية: يكسب المساهمون مكافآت أعلى عند الدقة المستمرة، مع فرض عقوبات على الأعمال منخفضة الجودة.
- التكامل: يتوافق مع أدوات الخصوصية مثل Billions Network للتحقق من الهوية ومقاومة الهجمات (viatrader).

3. الاقتصاد الرمزي والحكم

رمز ERC-20 $SAPIEN (إجمالي العرض مليار رمز) يدعم:
- الرهان: يراهن المساهمون بالرموز للتأهل لمهام ذات قيمة عالية.
- الحكم: يصوت حاملو الرموز على أولويات مجموعات البيانات وتحديثات البروتوكول.
- المكافآت: يحصل المستخدمون على رموز مقابل العمل الدقيق، يمكن استبدالها بعملات مستقرة أو خدمات المنصة.

الخلاصة

يجمع Sapien بين تطوير الذكاء الاصطناعي وخبرة البشر اللامركزية، ليخلق سوقًا موثوقًا للبيانات التدريبية الحيوية. يهدف نظام إثبات الجودة والحوافز الرمزية إلى التفوق على البدائل المركزية مثل Scale AI.
هل يمكن للتحقق اللامركزي أن يتوسع لتلبية الطلب الهائل على بيانات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الدقة؟