Tagger (TAG) Nedir?

Detaylı İnceleme

1. Amaç ve Değer Önerisi

Tagger, yapay zekada kritik bir sorun olan yüksek kaliteli ve profesyonelce etiketlenmiş eğitim verisi eksikliğini giderir. Geleneksel veri süreçleri genellikle yavaş, şeffaf olmayan ve sahiplik ile gizlilik sorunlarıyla doludur. Tagger, işletmelerin ve geliştiricilerin küresel, izin gerektirmeyen bir iş gücünden veri toplama ve etiketleme görevlerini topluluk temelli olarak yapmasını sağlar. Bu modele DeCorp (Merkeziyetsiz Şirket) denir ve aracıları ortadan kaldırarak maliyetleri düşürüp yapay zeka geliştirmeyi hızlandırmayı hedefler.

2. Teknoloji ve Temel Özellikler

Platform, BNB Chain üzerine kuruludur ve birkaç önemli teknoloji ile entegre çalışır. AI Copilot Tool adlı aracı, çalışanların görüntü, metin, video ve ses için uzman seviyesinde etiketlemeler yapmasına yardımcı olur. Güvenlik ve veri kaynağı doğrulaması için güvenli sınır ötesi veri doğrulama sistemi kullanılır. Veri setleri şifrelenir ve merkeziyetsiz olarak saklanır; sahiplik hakları dijital varlık sertifikaları (NFT) ile bağlanır. Bu “Data Passport” sistemi, verinin kökenini, onayını ve erişim izinlerini net şekilde sağlar. Tüm iş akışları ve finansal işlemler akıllı sözleşmelerle yönetilir, böylece anında ve eşler arası ödemeler mümkün olur.

3. Ekosistem ve Benimsenme

Tagger, kurumsal alanda ilgi görmeye başlamış ve modelinin doğrulandığını göstermektedir. Önemli iş birlikleri arasında bilgisayarla görme veri etiketlemesi için Stables Money ile 5 milyon dolarlık anlaşma ve ekosistem içinde veri hizmetleri sunmak üzere Huawei Cloud ile iş birliği yer alır (Tagger). Platform ayrıca B2B işlemler için USD1 stablecoin entegrasyonu yaparak gerçek dünya kullanımını artırır. Yerel TAG token, bu ekosistemde staking, yönetişim ve merkeziyetsiz iş gücünü ödüllendirme amacıyla kullanılır.

Sonuç

Tagger, yapay zeka eğitim verisi kaynak sağlama ve doğrulama için blockchain destekli standart bir protokol olmayı hedefleyen altyapı projesidir. DeCorp modeli, kaliteli veri setlerine erişimi demokratikleştirirken katılımcı sahipliğini ve adil ödemeyi garanti eder. İzin gerektirmeyen bu yapısı, yapay zeka için özel veri talebinin hızla artan hacmini karşılayacak şekilde başarılı bir şekilde ölçeklenebilir mi?