在人工智能（AI）的世界中，数据标注是一个至关重要的环节。这是一个人工密集型的过程，需要大量的人力来为AI模型提供训练所需的标注数据。然而，PublicAI正在通过其独特的方法和专业知识，改变这个领域的现状。
Public AI是一个为AI公司提供原始数据集以进行标签和结构化的平台。该平台允许任何人加入并为AI公司标记数据，从而获得稳定币收入。其团队由一群在AI研究领域有深厚背景的专家组成。他们在顶级会议和期刊上发表了超过316篇研究论文，这些论文涵盖了AI领域的各个方面，从基础理论到实际应用。此外，他们还在AI领域出版了3本书籍，进一步证明了他们在这个领域的专业知识和深度。
团队
PublicAI的团队成员包括李震教授，他是香港中文大学深圳分校的教授，也是Deep Bit Lab的主任。他是南中国医院的杰出AI研究员，曾获得全球蛋白质结构预测（CASP12）的冠军。他在AI领域发表了50多篇研究论文，这些论文在推动AI领域的发展方面发挥了重要作用。
PublicAI的另一位重要成员是Daksh Joshi，他是Web3产品设计和链上分析的专家。他曾是迪拜一家顶级web3公司的研发团队的产品领导者，在DeFi、保险和NFT项目方面有丰富的专业知识。他的专业知识和经验为PublicAI在AI数据标注领域提供了独特的视角和方法。
PublicAI的工作流程包括标注、质量检查、抽查、交付、修复和申诉。这个过程是由AI驱动的，使用了AI预标注和AI辅助的质量保证。这种方法大大提高了数据标注的效率，同时也确保了标注数据的质量。
工作流程
说到PublicAI的工作流程和角色分配，具体来说，它包括以下几个步骤和角色：
- 标注(Labeling)**：这是第一步，由标注者(Labeler)完成。他们负责对原始数据进行标注。
- 质量检查(Quality Inspection)：这是第二步，由验证者(Validator)完成。他们负责对标注者的工作进行质量检查。
- 抽查(Spot Inspection)：这是第三步，由Fisher完成。他们负责对标注和质量检查的结果进行抽查。
- 交付(Delivery)：这是第四步，由发布者(Publisher)完成。他们负责将标注、经过质量检查和抽查的数据交付给AI公司。
- 修复(Fixing)：这是第五步，由MARKPOOL完成。如果在前面的步骤中发现了问题，MARKPOOL会负责修复。
- 申诉(Appeal)：这是最后一步，由DAO APPEAL完成。如果标注者、验证者或Fisher对前面的步骤有异议，他们可以向DAO APPEAL提出申诉。
此外，这个过程是由AI驱动的，并使用了AI预标注和AI辅助的质量保证。这意味着在标注和质量检查的过程中，AI会提供预标注的数据和质量保证的建议，以帮助人类工作者完成他们的任务。
这个过程也是由Token驱动的，这意味着标注者、验证者和Fisher的工作会被Token奖励，这些Token可以在PublicAI的平台上交易。
这个过程还使用了DID质量控制，这是一种基于区块链的身份验证方法，可以确保每个工作步骤的质量和可追溯性。
特点
在一个视频资料里，团队讨论了收集和标记人工智能（AI）系统的数据的过程。首先是收集数百万张街景图片，然后是标记每个像素以识别汽车、交通灯等物体。人类需要将他们的知识转移到AI系统中，以便它能理解图像中发生的事情。第三步涉及使用标记和结构化的数据来训练AI系统，使用图形卡或多个图形卡。标记数据是一个人类的过程，AI公司在这个过程上花费了大量的时间和金钱。
视频还提到了不同AI项目的优势和竞争优势。视频中讨论了一个支付系统，该系统低佣金，将大部分收入与社区分享。该系统去除了中间人，使用关键支付系统来降低成本。该公司还使用AI进行数据的预标记和自我训练。该系统旨在吸引更多的低成本工人，减少销售系统的问题。
视频描述了一个系统，其中原始数据通过AI进行预处理，然后由标记者进行标记。这减少了标记数据所需的时间，使公共AI平台上的工人能够在更短的时间内完成更多的任务，从而赚取更多的钱。该系统还包括AI辅助的抽查和质量检查，以确保高质量的标记数据。
代币经济
此外，还提到了公共AI经济的概念，其中智能合约和应用程序由社区所有。社区可以训练AI并分享其收益，其原则是创建一个公共经济。在Web3的背景下的"两赚"策略，通过tokenomics将真实的现金流引入这些平台，并将原始数据集与现实世界的法定货币连接起来。目标是创建一个支持长期增长和发展的可持续经济生态系统。视频还提到了tokenomics的脆弱性，以及公司愿意投资这些平台以实现他们的目标的重要性。
PublicAI的优势在于他们与AI研究机构和公司的紧密联系，对AI行业的深入了解，以及他们的AI辅助预标注和质量保证。这使他们能够提供高质量的标注数据，满足AI模型训练的需求。
PublicAI的工作不仅限于数据标注。他们还致力于创建一个全球化的工作力量，通过加密与AI研究机构和公司的合作，为AI行业提供更多的人力资源。他们的目标是建立一个可持续的、以利润为驱动的生态系统，通过训练赚取收入，从而推动AI行业的发展。
PublicAI的成功在很大程度上归功于其团队的专业知识和经验。他们的团队成员在AI研究、Web3产品设计和链上分析等领域都有丰富的经验。这使他们能够深入理解AI数据标注的需求和挑战，从而提供有效的解决方案。
PublicAI的工作方法和成果已经得到了行业的广泛认可。他们的AI数据标注服务已经被多家AI研究机构和公司采用，这些机构和公司都对PublicAI的服务给予了高度评价。他们的成功表明，通过专业知识和创新方法，可以有效地解决AI数据标注的挑战。
结语
总的来说，PublicAI是AI数据标注领域的一股新生力量。他们通过专业知识和创新方法，提供了高质量的标注数据，满足了AI模型训练的需求。他们的工作为AI行业的发展做出了重要贡献，他们的成功也为其他公司提供了宝贵的经验和启示。随着AI行业的不断发展，我们期待PublicAI能够继续发挥其专业知识和创新能力，为AI行业的发展做出更大的贡献。
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