Сан-Франциско, Каліфорнія, 8 січня 2025 р., Chainwire
RSS3 представив широкі можливості датасету Web3 на Hugging Face, який є цінним ресурсом для застосування AI. Цей децентралізований та перевірений датасет перетворює машинне навчання, надаючи розробникам відкритий доступ до структурованих даних, отриманих з таких платформ, як Farcaster та Lens, що фундаментально перетворює будування AI та децентралізованих застосувань.
Новий крок в Web3 AI
Набір даних, який працює на основі RSS3, пропонує перевірене рішення для розбору, трансформації та аналізу децентралізованих даних Web3. Використовуючи вузли RSS3 для індексування контенту, набір даних має на меті гарантувати цілісність власності та прозорість. Ця інновація дозволяє розробникам та дослідникам навчати моделі, будувати системи рекомендацій та забезпечувати децентралізовані додатки без обмежень API або бар'єрів доступу до даних.
Основа машинного навчання
Структуровані дані Запроектовані з урахуванням застосувань машинного навчання, набір даних включає декілька компонентів:
Обробка: Профілі авторів з платформ, таких як Farcaster та Lens.
Тіло: Основний зміст повідомлень.
Медіа: Посилання на розміщені файли медіа, впорядковані за типом MIME.
Ідентифікатори профілю та публікацій: Унікальні ідентифікатори, що дозволяють детальне відстеження даних.
Часові позначки: точність дат публікації або індексації в реальному часі.
Ця спрощена структура сприяє беззаперечній інтеграції в конвеєр навчання машинного навчання, забезпечуючи негайну цінність для навчання адаптивних моделей ШІ.
Забезпечення перевірного штучного інтелекту Ефективність штучного інтелекту залежить від різноманітних, відкритих наборів даних. Завдяки джерелам даних з децентралізованих платформ, набір даних RSS3 надає необхідну ширину та глибину для тренування об'єктивних та контекстно-свідомих моделей. Захоплюючи широкий спектр соціальних взаємодій, набір даних дозволяє розробку безпечних та більш інклюзивних систем штучного інтелекту.
Приєднавшись до революції децентралізованих даних співпраця RSS3 з Hugging Face підкреслює його відданість просуванню інновацій через відкриті, децентралізовані дані. RSS3 пропонує SDK, фреймворки та гранти через Ініціативу відкритої інформації, надаючи розробникам можливість будувати наступне покоління штучного інтелекту та відкритих веб-додатків.
Про RSS3
Найбільша мережа відкритих даних зі штучним інтелектом З моменту свого заснування в 2021 році RSS3 заслужило репутацію лідера у децентралізованих даних та веде найбільшу відкриту мережу вебу. Понад 80 вузлів RSS3, включаючи той, що працює на Google, співпрацюють, щоб збирати та індексувати децентралізований контент, забезпечуючи перевірку та прозорість. Відмінності RSS3 полягають у тому, що вона усуває традиційні обмеження API, надаючи масові набори даних, що робить веб3 та відкриті дані доступними для конвеєрів розробки ШІ.
Користувачі можуть досліджувати набір даних або починати роботу з RSS3: docs.rss3.io.
Користувачі можуть отримати доступ до першого набору даних Web3: huggingface.co/high_quality_open_web_content.
Користувачі можуть подати заявку на грант відкритої інформації: openinformation.io/grant.
Контакт
Маркетинговий лідер KM KM Open Collective km@open.network
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Децентралізована перевірка потокових даних до обличчя обнімання: Штучний інтелект Data Infrastructure RSS3
Сан-Франциско, Каліфорнія, 8 січня 2025 р., Chainwire
RSS3 представив широкі можливості датасету Web3 на Hugging Face, який є цінним ресурсом для застосування AI. Цей децентралізований та перевірений датасет перетворює машинне навчання, надаючи розробникам відкритий доступ до структурованих даних, отриманих з таких платформ, як Farcaster та Lens, що фундаментально перетворює будування AI та децентралізованих застосувань.
Новий крок в Web3 AI
Набір даних, який працює на основі RSS3, пропонує перевірене рішення для розбору, трансформації та аналізу децентралізованих даних Web3. Використовуючи вузли RSS3 для індексування контенту, набір даних має на меті гарантувати цілісність власності та прозорість. Ця інновація дозволяє розробникам та дослідникам навчати моделі, будувати системи рекомендацій та забезпечувати децентралізовані додатки без обмежень API або бар'єрів доступу до даних.
Основа машинного навчання
Структуровані дані Запроектовані з урахуванням застосувань машинного навчання, набір даних включає декілька компонентів:
Обробка: Профілі авторів з платформ, таких як Farcaster та Lens.
Тіло: Основний зміст повідомлень.
Медіа: Посилання на розміщені файли медіа, впорядковані за типом MIME.
Ідентифікатори профілю та публікацій: Унікальні ідентифікатори, що дозволяють детальне відстеження даних.
Часові позначки: точність дат публікації або індексації в реальному часі.
Ця спрощена структура сприяє беззаперечній інтеграції в конвеєр навчання машинного навчання, забезпечуючи негайну цінність для навчання адаптивних моделей ШІ.
Забезпечення перевірного штучного інтелекту Ефективність штучного інтелекту залежить від різноманітних, відкритих наборів даних. Завдяки джерелам даних з децентралізованих платформ, набір даних RSS3 надає необхідну ширину та глибину для тренування об'єктивних та контекстно-свідомих моделей. Захоплюючи широкий спектр соціальних взаємодій, набір даних дозволяє розробку безпечних та більш інклюзивних систем штучного інтелекту.
Приєднавшись до революції децентралізованих даних співпраця RSS3 з Hugging Face підкреслює його відданість просуванню інновацій через відкриті, децентралізовані дані. RSS3 пропонує SDK, фреймворки та гранти через Ініціативу відкритої інформації, надаючи розробникам можливість будувати наступне покоління штучного інтелекту та відкритих веб-додатків.
Про RSS3
Найбільша мережа відкритих даних зі штучним інтелектом З моменту свого заснування в 2021 році RSS3 заслужило репутацію лідера у децентралізованих даних та веде найбільшу відкриту мережу вебу. Понад 80 вузлів RSS3, включаючи той, що працює на Google, співпрацюють, щоб збирати та індексувати децентралізований контент, забезпечуючи перевірку та прозорість. Відмінності RSS3 полягають у тому, що вона усуває традиційні обмеження API, надаючи масові набори даних, що робить веб3 та відкриті дані доступними для конвеєрів розробки ШІ.
Користувачі можуть досліджувати набір даних або починати роботу з RSS3: docs.rss3.io.
Користувачі можуть отримати доступ до першого набору даних Web3: huggingface.co/high_quality_open_web_content.
Користувачі можуть подати заявку на грант відкритої інформації: openinformation.io/grant.
Контакт
Маркетинговий лідер KM KM Open Collective km@open.network