【Система управления трудозатратами AI: как Sapien создает интеллектуальную сеть для сопоставления задач?】
В мире тренировки ИИ данные не должны быть больше, чтобы быть лучше, а должны быть более «точными», чтобы иметь ценность. А для достижения «точности» ключевым является точное соответствие между задачей и человеком.
Sapien разрабатывает не просто платформу для упрощенного разделения труда, а высокоинтеллектуальную, децентрализованную "AI систему распределения рабочих задач" — каждый тренер не случайно получает задания, а стратегически "распределяется" в систему к наиболее подходящему месту для тренировки. Это и есть истинная интеллектуальная сеть сотрудничества.
1. Задачи по обучению ИИ - это не "распределение заданий", а "точное распределение".
Механизм задач традиционных краудсорсинговых платформ больше похож на систему抢单制: кто пришёл первым, тот и делает, кто хочет взять, тот и берёт. Но потребности в обучении AI моделей крайне чувствительны:
(1) Модель права требует аннотаторов данных с судебным опытом. (2) Медицинская модель должна быть интерпретирована с помощью профессиональных медицинских работников.
Универсальные платформы не могут поддерживать такую тонкую организацию труда. А Sapien с самого начала поставил "качество соответствия тренеров и задач" в качестве основного показателя эффективности системы. Это заставляет его построить более сложную, но более устойчивую систему планирования соответствия.
Второе, как работает планирование задач в Sapien?
Система планирования задач Sapien не является централизованной платформой, а представляет собой "сеть репутации-совпадения", управляемую многоуровневыми факторами. Это проявляется в следующих нескольких измерениях:
(1) Система меток задач Каждое учебное задание имеет подробные метки: отраслевой фон, тип знаний, сложность задания, требования к качеству, способы проверки и т. д., которые составляют "портрет требований" задания.
(2) Трек идентичности тренера Пользователи могут создать «личную дорожку навыков» через выполнение предварительных задач, проверку оценок, предоставление доказательства залога, накопление репутации навыков и другие способы. Система может на основе этого определить, обладают ли они способностью и надежностью для выполнения конкретных задач.
(3) Механизм динамического кредитного веса Качество выполнения задач, отзывы о исторической репутации, коэффициент принятия данных моделью и другие поведенческие показатели фиксируются и влияют на приоритеты распределения последующих задач, формируя положительный цикл "чем надежнее, тем раньше вызывается".
(4) Сложение сетей репутации на блокчейне Идентичность, ставкa и данные履历 тренеров ссылаются на несколько сетей задач, постепенно создавая перекрестные точки доверия между протоколами и способствуя будущему координированию между многозадачными сетями.
Суть этой системы заключается в том, чтобы попытаться включить поведение человека в "структурную кооперативную сеть"; каждая тренировка является не только производством данных, но и итерацией идентификационной метки тренера.
Третье. Будущее планирования задач: справедливость и стимулирующий эффект алгоритмического планирования
«Умная сеть планирования» Sapien не только повышает эффективность задач и качество обучения, но и стимулирует долгосрочную мотивацию тренеров к «апгрейду» их собственной идентичности —
(1) Каждый тренер не является временным работником, а профессиональным партнером на пути к навыкам.
(2) Каждый рейтинг репутации влияет на эффективность доходов в будущем и глубину участия.
(3) Каждый результат соответствия задачи является вознаграждением за его долгосрочную историю участия.
В условиях тенденции к превращению рабочей силы в долгосрочные активы в обучении ИИ алгоритмы распределения станут одной из ключевых модулей управления платформой. Они не только распределяют задачи, но и определяют, кто в будущем будет иметь право на доступ к более ценному "рынку данных рабочей силы".
Другими словами, сам тренировочный график является первым механизмом распределения ценности.
Если сказать, что AI платформы Web2 просто занимаются распределением заданий, то то, что строит Sapien, это "система сетевого взаимодействия AI-тренеров" с интеллигентной логикой планирования, где каждый узел является как тренером, так и соучредителем системы и участником управления.
В следующую эпоху AI-сотрудничества тот, кто сможет контролировать «систему распределения рабочей силы», будет контролировать распределение тренировочных данных. А Sapien, очевидно, уже идет по этому пути.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
【Система управления трудозатратами AI: как Sapien создает интеллектуальную сеть для сопоставления задач?】
В мире тренировки ИИ данные не должны быть больше, чтобы быть лучше, а должны быть более «точными», чтобы иметь ценность. А для достижения «точности» ключевым является точное соответствие между задачей и человеком.
Sapien разрабатывает не просто платформу для упрощенного разделения труда, а высокоинтеллектуальную, децентрализованную "AI систему распределения рабочих задач" — каждый тренер не случайно получает задания, а стратегически "распределяется" в систему к наиболее подходящему месту для тренировки. Это и есть истинная интеллектуальная сеть сотрудничества.
1. Задачи по обучению ИИ - это не "распределение заданий", а "точное распределение".
Механизм задач традиционных краудсорсинговых платформ больше похож на систему抢单制: кто пришёл первым, тот и делает, кто хочет взять, тот и берёт. Но потребности в обучении AI моделей крайне чувствительны:
(1) Модель права требует аннотаторов данных с судебным опытом.
(2) Медицинская модель должна быть интерпретирована с помощью профессиональных медицинских работников.
Универсальные платформы не могут поддерживать такую тонкую организацию труда. А Sapien с самого начала поставил "качество соответствия тренеров и задач" в качестве основного показателя эффективности системы. Это заставляет его построить более сложную, но более устойчивую систему планирования соответствия.
Второе, как работает планирование задач в Sapien?
Система планирования задач Sapien не является централизованной платформой, а представляет собой "сеть репутации-совпадения", управляемую многоуровневыми факторами. Это проявляется в следующих нескольких измерениях:
(1) Система меток задач
Каждое учебное задание имеет подробные метки: отраслевой фон, тип знаний, сложность задания, требования к качеству, способы проверки и т. д., которые составляют "портрет требований" задания.
(2) Трек идентичности тренера
Пользователи могут создать «личную дорожку навыков» через выполнение предварительных задач, проверку оценок, предоставление доказательства залога, накопление репутации навыков и другие способы. Система может на основе этого определить, обладают ли они способностью и надежностью для выполнения конкретных задач.
(3) Механизм динамического кредитного веса
Качество выполнения задач, отзывы о исторической репутации, коэффициент принятия данных моделью и другие поведенческие показатели фиксируются и влияют на приоритеты распределения последующих задач, формируя положительный цикл "чем надежнее, тем раньше вызывается".
(4) Сложение сетей репутации на блокчейне
Идентичность, ставкa и данные履历 тренеров ссылаются на несколько сетей задач, постепенно создавая перекрестные точки доверия между протоколами и способствуя будущему координированию между многозадачными сетями.
Суть этой системы заключается в том, чтобы попытаться включить поведение человека в "структурную кооперативную сеть"; каждая тренировка является не только производством данных, но и итерацией идентификационной метки тренера.
Третье. Будущее планирования задач: справедливость и стимулирующий эффект алгоритмического планирования
«Умная сеть планирования» Sapien не только повышает эффективность задач и качество обучения, но и стимулирует долгосрочную мотивацию тренеров к «апгрейду» их собственной идентичности —
(1) Каждый тренер не является временным работником, а профессиональным партнером на пути к навыкам.
(2) Каждый рейтинг репутации влияет на эффективность доходов в будущем и глубину участия.
(3) Каждый результат соответствия задачи является вознаграждением за его долгосрочную историю участия.
В условиях тенденции к превращению рабочей силы в долгосрочные активы в обучении ИИ алгоритмы распределения станут одной из ключевых модулей управления платформой. Они не только распределяют задачи, но и определяют, кто в будущем будет иметь право на доступ к более ценному "рынку данных рабочей силы".
Другими словами, сам тренировочный график является первым механизмом распределения ценности.
Если сказать, что AI платформы Web2 просто занимаются распределением заданий, то то, что строит Sapien, это "система сетевого взаимодействия AI-тренеров" с интеллигентной логикой планирования, где каждый узел является как тренером, так и соучредителем системы и участником управления.
В следующую эпоху AI-сотрудничества тот, кто сможет контролировать «систему распределения рабочей силы», будет контролировать распределение тренировочных данных. А Sapien, очевидно, уже идет по этому пути.