【AI система управління трудовими ресурсами: як Sapien будує інтелектуальну мережу для відповідності завданням?】
У світі навчання ШІ дані не є кращими, коли їх більше, а кращими є ті, що є більш "точними". А для досягнення "точності" ключовим є точне відповідність завдань і людей.
Sapien не створює просту платформу для праці, а розробляє високоінтелектуальну, децентралізовану "AI систему управління зайнятістю" — кожен тренер не випадково отримує завдання, а стратегічно "дозначається" до найбільш відповідної тренувальної позиції згідно з правилами системи. Це і є справжня інтелектуальна мережа співпраці.
1. Завдання з навчання ШІ - це не "розподіл завдань", а "точне планування"
Завдання традиційних краудсорсингових платформ більше нагадують систему, де той, хто прийде раніше, той і виконує, а хто хоче, той і приймає. Але вимоги до навчання AI-моделей надзвичайно чутливі:
(1) Модель права повинна мати дані маркувальника з юридичним досвідом. (2) Медичні моделі повинні бути розроблені на основі даних, наданих професійними медичними працівниками.
Загальна платформа не може підтримувати таку тонку організацію праці. А Sapien з самого початку визначив "якість відповідності між тренерами та завданнями" як основний показник ефективності системи. Це вимагало створення більш складної, але більш стійкої системи розподілу відповідностей.
Друге, як працює планування завдань Sapien?
Система планування завдань Sapien не є централізованим бекендом, а є «мережею репутаційного відповідності», що управляється багатошаровими факторами. Це в основному проявляється в таких вимірах:
(1) Система міток завдань Кожне навчальне завдання супроводжується детальними мітками: галузевий фон, тип знань, складність завдання, вимоги до якості, способи верифікації тощо, ці мітки формують "профіль вимог" завдання.
(2) Траса особи тренера Користувачі можуть створити "особисту навичкову траєкторію" шляхом виконання попередніх завдань, проходження оцінювання, підтвердження застави, накопичення репутації навичок тощо. Система може на основі цього визначити, чи мають вони можливість і надійність для виконання конкретних завдань.
(3) Динамічний механізм кредитних ваг Якість виконання завдань, зворотний зв'язок історичної репутації, співвідношення даних, які були прийняті моделлю, та інші поведінкові показники фіксуються та впливають на пріоритетність подальшого розподілу завдань, формуючи позитивний цикл «чим надійніше, тим раніше буде викликано».
(4) Накладання мережі репутації в блокчейні Ідентичність, стейкінг та дані про історію користувача в декількох мережах завдань посилаються з однієї задачі на іншу, поступово створюючи міжпротокольні точки довіри, що сприяє майбутній координації між мережами з кількома завданнями.
Суть цієї системи полягає в спробі інтегрувати тренувальні дії людини в "структурну коопераційну мережу"; кожне тренування не лише генерує дані, але й є черговою ітерацією ідентифікаційного тегу тренера.
Третє, майбутнє розподілу завдань: справедливість та стимулююча здатність алгоритмічного розподілу.
«Розумна мережа розкладу» Sapien не лише підвищує ефективність завдань та якість навчання, але й активізує довгострокову мотивацію тренерів до «оновлення свого статусу».
(1) Кожен тренер не є тимчасовим працівником, а є професійним співпрацівником у галузі навичок.
(2) Кожен бал репутації впливає на ефективність отримання прибутку в майбутньому та глибину участі.
(3) Кожен результат відповідності завдання є винагородою за його тривалу участь.
У контексті тенденції перетворення робочої сили в довгострокові активи за допомогою штучного інтелекту, алгоритми розподілу стануть однією з основних модулів управління платформи. Вони не лише розподіляють завдання, а й визначають, хто в майбутньому матиме право на доступ до більш цінного «ринку даних робочої сили».
Інакше кажучи, сама система навчання та розподілу є першим механізмом розподілу вартості.
Якщо платформи штучного інтелекту Web2 лише займаються набором працівників для виконання завдань, то те, що будує Sapien, є "мережею тренерів штучного інтелекту" з інтелектуальною логікою розподілу, де кожен вузол є як тренером, так і співбудівником системи та учасником управління.
У наступну еру співпраці AI, хто зможе контролювати «систему управління кадрами», той контролюватиме розподіл навчальних даних. А Sapien, очевидно, вже пішов цим шляхом.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
【AI система управління трудовими ресурсами: як Sapien будує інтелектуальну мережу для відповідності завданням?】
У світі навчання ШІ дані не є кращими, коли їх більше, а кращими є ті, що є більш "точними". А для досягнення "точності" ключовим є точне відповідність завдань і людей.
Sapien не створює просту платформу для праці, а розробляє високоінтелектуальну, децентралізовану "AI систему управління зайнятістю" — кожен тренер не випадково отримує завдання, а стратегічно "дозначається" до найбільш відповідної тренувальної позиції згідно з правилами системи. Це і є справжня інтелектуальна мережа співпраці.
1. Завдання з навчання ШІ - це не "розподіл завдань", а "точне планування"
Завдання традиційних краудсорсингових платформ більше нагадують систему, де той, хто прийде раніше, той і виконує, а хто хоче, той і приймає. Але вимоги до навчання AI-моделей надзвичайно чутливі:
(1) Модель права повинна мати дані маркувальника з юридичним досвідом.
(2) Медичні моделі повинні бути розроблені на основі даних, наданих професійними медичними працівниками.
Загальна платформа не може підтримувати таку тонку організацію праці. А Sapien з самого початку визначив "якість відповідності між тренерами та завданнями" як основний показник ефективності системи. Це вимагало створення більш складної, але більш стійкої системи розподілу відповідностей.
Друге, як працює планування завдань Sapien?
Система планування завдань Sapien не є централізованим бекендом, а є «мережею репутаційного відповідності», що управляється багатошаровими факторами. Це в основному проявляється в таких вимірах:
(1) Система міток завдань
Кожне навчальне завдання супроводжується детальними мітками: галузевий фон, тип знань, складність завдання, вимоги до якості, способи верифікації тощо, ці мітки формують "профіль вимог" завдання.
(2) Траса особи тренера
Користувачі можуть створити "особисту навичкову траєкторію" шляхом виконання попередніх завдань, проходження оцінювання, підтвердження застави, накопичення репутації навичок тощо. Система може на основі цього визначити, чи мають вони можливість і надійність для виконання конкретних завдань.
(3) Динамічний механізм кредитних ваг
Якість виконання завдань, зворотний зв'язок історичної репутації, співвідношення даних, які були прийняті моделлю, та інші поведінкові показники фіксуються та впливають на пріоритетність подальшого розподілу завдань, формуючи позитивний цикл «чим надійніше, тим раніше буде викликано».
(4) Накладання мережі репутації в блокчейні
Ідентичність, стейкінг та дані про історію користувача в декількох мережах завдань посилаються з однієї задачі на іншу, поступово створюючи міжпротокольні точки довіри, що сприяє майбутній координації між мережами з кількома завданнями.
Суть цієї системи полягає в спробі інтегрувати тренувальні дії людини в "структурну коопераційну мережу"; кожне тренування не лише генерує дані, але й є черговою ітерацією ідентифікаційного тегу тренера.
Третє, майбутнє розподілу завдань: справедливість та стимулююча здатність алгоритмічного розподілу.
«Розумна мережа розкладу» Sapien не лише підвищує ефективність завдань та якість навчання, але й активізує довгострокову мотивацію тренерів до «оновлення свого статусу».
(1) Кожен тренер не є тимчасовим працівником, а є професійним співпрацівником у галузі навичок.
(2) Кожен бал репутації впливає на ефективність отримання прибутку в майбутньому та глибину участі.
(3) Кожен результат відповідності завдання є винагородою за його тривалу участь.
У контексті тенденції перетворення робочої сили в довгострокові активи за допомогою штучного інтелекту, алгоритми розподілу стануть однією з основних модулів управління платформи. Вони не лише розподіляють завдання, а й визначають, хто в майбутньому матиме право на доступ до більш цінного «ринку даних робочої сили».
Інакше кажучи, сама система навчання та розподілу є першим механізмом розподілу вартості.
Якщо платформи штучного інтелекту Web2 лише займаються набором працівників для виконання завдань, то те, що будує Sapien, є "мережею тренерів штучного інтелекту" з інтелектуальною логікою розподілу, де кожен вузол є як тренером, так і співбудівником системи та учасником управління.
У наступну еру співпраці AI, хто зможе контролювати «систему управління кадрами», той контролюватиме розподіл навчальних даних. А Sapien, очевидно, вже пішов цим шляхом.