TAG

Tagger

$0.0₃3266
3,19%
TAGBEP20BNB0x208bF3E7dA9639f1Eaefa2DE78c23396B06820252024-12-18
Tagger es un protocolo de infraestructura de datos de IA descentralizado que introduce un nuevo modelo para recopilar, verificar y monetizar datos de entrenamiento de IA. TAG es el token nativo que impulsa este ecosistema, que sirve como recompensa por trabajo, tarifa de transacción y activo de gobernanza. A través de la automatización de contratos inteligentes, la anotación asistida por IA y la verificación comunitaria, Tagger construye una base transparente y escalable para el desarrollo de IA.

Tagger es un protocolo de infraestructura de datos de IA descentralizado y de pila completa que fusiona estándares cryptográficos basados en blockchain con flujos de datos centrados en IA. La plataforma está diseñada para abordar las limitaciones estructurales de los ecosistemas de datos de IA tradicionales, específicamente el acceso a datos fragmentado, la verificación no estandarizada y el alto costo de la anotación profesional, al introducir un protocolo global de autenticación de datos basado en contratos inteligentes, NFTs y verificación de identidad descentralizada.

El protocolo Tagger admite la recolección, etiquetado, verificación de propiedad y comercio de datos de manera segura y descentralizada a través de fronteras. En su núcleo, Tagger propone un nuevo paradigma de infraestructura de datos de IA que denomina DeInfra, habilitado a través de colaboración sin permisos y herramientas de co-piloto de IA. El diseño aprovecha el modelo DePIN (Redes de Infraestructura Física Descentralizada), lo que permite la procedencia de datos transparente, auditable y resistente a manipulaciones.

  • Protocolo de autenticación de datos: Asegura la propiedad del conjunto de datos a través de certificados de derechos digitales basados en NFT, respaldados por contratos inteligentes y verificación criptográfica.
  • Infraestructura impulsada por DePIN: Utiliza contribuyentes descentralizados para poblar y curar conjuntos de datos, lo que permite la escalabilidad y diversidad de fuentes de datos.
  • Herramienta de anotación AI Co-Pilot: Un asistente en tiempo real impulsado por aprendizaje profundo, diseñado para permitir que tanto usuarios novatos como experimentados realicen tareas de etiquetado de datos de calidad industrial.
  • Verificación Humano-en-el-Ciclo (HITL): Incorpora técnicas RLHF, mecanismos de consenso basados en votación y auditoría de etiquetas jerárquica.
  • Mercado de datos descentralizado: Permite comercio, alquiler y autorización seguros de conjuntos de datos con visibilidad en cadena y controles que preservan la privacidad.
  • Automatización de contratos inteligentes: Cada transacción, asignación de tareas, distribución de recompensas y reclamo de propiedad se maneja a través de contratos inteligentes verificables.

El token TAG es el token de utilidad nativo del protocolo Tagger, que cumple funciones operativas, económicas y de gobernanza dentro del ecosistema.

  • Incentivos de tareas: Se obtiene TAG como recompensa por parte de los trabajadores de datos que contribuyen a la recolección, etiquetado, limpieza y verificación de datos.
  • Acceso y utilidad: Los clientes y usuarios de datos gastan TAG para crear y gestionar tareas, adquirir derechos sobre datos y acceder a servicios de IA.
  • Gobernanza: Los poseedores de TAG pueden votar sobre actualizaciones de protocolo, estructuras de tarifas y propuestas de gobernanza.
  • Medio de transacción: Todos los pagos, incluidos aquellos por alquiler de conjuntos de datos, anuncios de servicios de anotación y manejo del mercado, se realizan utilizando TAG.
  • Prueba de Trabajo Humano (PoHW): La emisión de TAG se basa en el esfuerzo humano verificable a través de un sistema que registra y evalúa las contribuciones.

Tagger fue fundado por Trevor Xu, un ingeniero con experiencia en sistemas descentralizados y tecnología educativa.

Características clave e Innovaciones técnicas

El copiloto de anotación de IA apoya a los trabajadores de datos a través de sugerencias de etiquetado inteligentes y control de calidad en tiempo real. Utilizando Aprendizaje de Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), los validadores humanos confirman o rechazan las etiquetas generadas por IA, creando un bucle donde el juicio humano refina dinámicamente el comportamiento del modelo. Desacuerdos desencadenan un mecanismo de votación entre múltiples participantes para reducir sesgos.

Para casos límite y entradas de alto riesgo, Tagger implementa una arquitectura de verificación de múltiples niveles. Los datos marcados como ambiguos o inconsistentes se envían a expertos en la materia para arbitraje final. Este diseño estratificado equilibra escalabilidad con precisión.