TAG

Tagger

$0.0₃3297
2.93%
TAGBEP20BNB0x208bF3E7dA9639f1Eaefa2DE78c23396B06820252024-12-18
Ang Tagger ay isang desentralisadong protokol ng imprastruktura ng data ng AI na nagpapakilala ng isang bagong modelo para sa pagkolekta, pag-verify, at pag-momonetize ng data para sa pagsasanay ng AI. Ang TAG ay ang katutubong token na nagpapagana sa ecosystem na ito, na nagsisilbing gantimpala sa trabaho, bayad sa transaksyon, at asset ng pamamahala. Sa pamamagitan ng automation ng smart contract, AI-assisted annotation, at verification ng komunidad, ang Tagger ay bumubuo ng isang transparent at scalable na pundasyon para sa pag-unlad ng AI.

Ang Tagger ay isang desentralisado, full-stack AI data infrastructure protocol na nag-uugnay ng blockchain-based cryptographic standards sa AI-centric data pipelines. Ang platform ay dinisenyo upang tugunan ang mga estruktural na limitasyon ng tradisyonal na AI data ecosystems—partikular na ang pira-pirasong pag-access sa data, non-standardised verification, at mataas na gastos sa professional annotation—sa pamamagitan ng pagpapakilala ng isang global data authentication protocol batay sa smart contracts, NFTs, at desentralisadong verification ng pagkakakilanlan.

Sinusuportahan ng Tagger protocol ang secure at desentralisadong cross-border data collection, labelling, ownership verification, at trading. Sa kanyang pangunahing layunin, nagmumungkahi ang Tagger ng isang bagong AI data infrastructure paradigm na tinatawag na DeInfra, na pinagana sa pamamagitan ng permissionless collaboration at AI co-pilot tooling. Ang disenyo ay gumagamit ng DePIN (Decentralised Physical Infrastructure Networks) model, na nagbibigay-daan sa transparent, auditable, at tamper-resistant na data provenance.

  • Data Authentication Protocol: Tinitiyak ang pagmamay-ari ng dataset sa pamamagitan ng NFT-based digital rights certificates, na suportado ng smart contracts at cryptographic verification.
  • DePIN-Powered Infrastructure: Gumagamit ng desentralisadong mga kontribyutor upang punan at ayusin ang mga dataset, na nagpapahayahay ng scalability at pagkakaiba-iba ng mga pinagkukunan ng data.
  • AI Co-Pilot Annotation Tool: Isang real-time assistant na pinagana ng deep learning, na dinisenyo upang pahintulutan ang parehong baguhan at may karanasang mga gumagamit na magsagawa ng industry-grade data labelling tasks.
  • Human-in-the-Loop (HITL) Verification: Isinasama ang RLHF techniques, voting-based consensus mechanisms, at hierarchical label auditing.
  • Desentralisadong Data Marketplace: Nagbibigay-daan sa secure na kalakalan, pagpapaupa, at awtorisasyon ng mga dataset na may on-chain visibility at privacy-preserving controls.
  • Smart Contract Automation: Bawat transaksyon, pagpapaalam ng gawain, pamamahagi ng gantimpala, at pag-aangkin ng pagmamay-ari ay pinangangasiwaan sa pamamagitan ng mga verifiable smart contracts.

Ang TAG token ay ang katutubong utility token ng Tagger protocol, na nagsisilbing operational, economic, at governance functions sa loob ng ecosystem.

  • Task Incentives: Ang TAG ay kinikita ng mga data workers na nag-aambag sa pagkolekta ng data, labelling, paglilinis, at verification.
  • Access at Utility: Gumagastos ang mga kliyente at mga gumagamit ng data ng TAG upang lumikha at pamahalaan ang mga gawain, makakuha ng data rights, at ma-access ang mga serbisyo ng AI.
  • Governance: Ang mga nagmamay-ari ng TAG ay maaaring bumoto sa mga pag-upgrade ng protocol, estruktura ng bayarin, at mga panukala sa pamamahala.
  • Medium ng Transaksyon: Lahat ng pagbabayad, kabilang ang mga iyon para sa pag-upa ng dataset, paglilista ng serbisyo sa annotation, at pamamahala ng marketplace, ay isinasagawa gamit ang TAG.
  • Proof-of-Human-Work (PoHW): Ang pagbibigay ng TAG ay batay sa verifiable human effort sa pamamagitan ng isang sistema na nagtatala at humuhusga sa mga kontribusyon.

Ang Tagger ay itinatag ni Trevor Xu, isang engineer na may karanasan sa desentralisadong mga sistema at teknolohiya sa edukasyon.

Mga Pangunahing Tampok at Tanyag na Pagsusuri

Ang AI annotation copilot ay sumusuporta sa mga data workers sa pamamagitan ng matalinong labelling suggestions at real-time quality control. Gamit ang Reinforcement Learning mula sa Human Feedback (RLHF), kinukumpirma o tinatanggihan ng mga human validators ang mga label na nabuo ng AI, na lumilikha ng isang loop kung saan ang paghatol ng tao ay dinamiko na nagpapahusay sa pag-uugali ng modelo. Ang mga hindi pagkakaunawaan ay nag-uudyok ng isang mekanismo ng pagboto sa pagitan ng maraming kalahok upang mabawasan ang bias.

Para sa mga edge cases at high-risk na input, ipinatutupad ng Tagger ang isang multi-tiered verification architecture. Ang data na itinuturing na ambiguous o hindi pare-pareho ay ipinapasa sa mga domain experts para sa huling arbitrasyon. Ang estruktura ng design na ito ay nagtutimbang sa scalability at katumpakan.