Tagger (TAG) là gì?

Tìm hiểu chi tiết

1. Mục đích và giá trị

Dữ liệu chất lượng cao đã được gắn nhãn là nền tảng để huấn luyện AI, nhưng việc tạo ra loại dữ liệu này thường bị phân tán trong các hệ thống riêng biệt, tốn thời gian và chi phí. Tagger giải quyết vấn đề bằng cách xây dựng một tổ chức phi tập trung, hay “DeCorp”. Mô hình này kết nối lực lượng lao động toàn cầu, không cần cấp phép, để thu thập, gắn nhãn (chú thích), đánh giá và giao dịch dữ liệu. Mục tiêu là phá bỏ các rào cản giữa những kho dữ liệu riêng lẻ, đồng thời tạo ra quy trình minh bạch và hiệu quả, từ dữ liệu thô đến bộ dữ liệu sẵn sàng dùng cho AI. Điều này đặc biệt cần thiết trong các lĩnh vực như xe tự hành và mô hình ngôn ngữ lớn (Tagger).

2. Công nghệ và hệ sinh thái

Nền tảng hoạt động trên BNB Chain và sử dụng hợp đồng thông minh (hợp đồng DeCorp) để quản lý quy trình làm việc và thanh toán. Bộ công cụ của nền tảng gồm AI Copilot, hỗ trợ con người gắn nhãn dữ liệu; hệ thống Data Passport, xác thực quyền đối với dữ liệu trên blockchain; và cơ chế đánh giá chéo giữa những người tham gia. Cấu trúc này được thiết kế nhằm bảo đảm chất lượng và nguồn gốc dữ liệu, đồng thời giúp người lao động nhận thanh toán nhanh chóng, minh bạch và có thể kiểm tra. Đây là thay đổi đáng kể so với các phương thức thanh toán truyền thống vốn thường chậm trễ (Tagger).

3. Tokenomics và quản trị

Token TAG gốc giữ vai trò trung tâm trong nền kinh tế của nền tảng, vừa là token tiện ích, vừa là token quản trị. Người đóng góp nhận TAG khi hoàn thành các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu, còn những người nắm giữ token có thể bỏ phiếu về các nâng cấp giao thức. Token này cũng được dùng để thanh toán với doanh nghiệp. Chẳng hạn, doanh thu từ khách hàng doanh nghiệp có thể được đưa trở lại hệ sinh thái thông qua các đợt mua lại TAG theo kế hoạch (Tagger).

Kết luận

Về bản chất, Tagger là một lớp điều phối dựa trên blockchain cho chuỗi cung ứng dữ liệu AI, tạo động lực để lực lượng lao động phi tập trung sản xuất và xác minh dữ liệu huấn luyện. Liệu mô hình DeCorp có trở thành hạ tầng tiêu chuẩn để phát triển AI đáng tin cậy trên quy mô lớn?