
DecideAI
DecideAI Конвертер цін
DecideAI Інформація
DecideAI Ринки
DecideAI Підтримувані платформи
| DCD | ICRC1 | ICP | xsi2v-cyaaa-aaaaq-aabfq-cai | 2024-04-12 |
Про нас DecideAI
DecideAI (DCD) — це екосистема штучного інтелекту (ШІ), розроблена для полегшення розвитку, вдосконалення та впровадження високоефективних, спеціалізованих моделей великої мови (LLMs). Платформа вирішує обмеження загальних, централізованих моделей ШІ, зосереджуючи увагу на цілеспрямованих, предметно-орієнтованих рішеннях у таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та медіа.
Екосистема DecideAI складається з трьох основних компонентів:
- Decide Protocol: Платформа, яка координує людський та штучний інтелект для анотування, навчання та постійного вдосконалення спеціалізованих LLM, використовуючи навчання з підкріпленням за участю людини (RLHF).
- Decide ID: Система верифікації, яка використовує доказ особистості (PoP), щоб забезпечити автентичність та кваліфікацію постачальників даних, покращуючи якість та простежуваність даних.
- Decide Cortex: Платформа, що надає доступ до попередньо навчальних LLM та курованих наборів даних для розробників і організацій через пряму покупку або API.
Токен DCD функціонує як рідний утилітарний токен в екосистемі DecideAI, підтримуючи різноманітні активності:
Створення стимулів для участі: Постачальники отримують винагороди в DCD за надання якісних анотувань даних, участь у вдосконаленні моделей та покращення інфраструктури екосистеми.
Фінансування інновацій: Розробники та дослідники отримують стимули у вигляді DCD за створення нових моделей ШІ, покращення наборів даних та розробку зовнішніх застосунків, використовуючи інфраструктуру DecideAI.
Транзакції в екосистемі: DCD використовується для транзакцій в екосистемі, включаючи доступ до моделей ШІ, наборів даних та обчислювальних ресурсів.
Співпраця та управління: DCD підтримує децентралізовану співпрацю, дозволяючи зацікавленим сторонам вносити внесок у зростання та стійкість екосистеми.
Decide Protocol:
- Сприяє збору, анотуванню та вдосконаленню наборів даних для навчання LLM.
- Використовує RLHF, інтегруючи людський відгук для точності моделей і предметної специфіки.
- Створює стимули для постачальників через систему винагород з використанням токенів DCD.
Decide ID:
- Використовує методологію доказу особистості (PoP) для верифікації особистостей та кваліфікацій постачальників.
- Забезпечує унікальність, кваліфікацію та простежуваність постачальників даних.
- Використовує нульові знання (ZKP) для верифікації з дотриманням конфіденційності.
Decide Cortex:
- Надає доступ до попередньо навчальних LLM та курованих наборів даних для прямого використання або інтеграції через API.
- Підтримує налаштування моделей і управління після впровадження.