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Grass は世界初のレイヤー 2 データ ロールアップです。 これは AI トレーニング データのソースとして存在し、Web スクレイピング ノードの広大なネットワークを使用して公開 Web サイトからデータを取得します。
これらのノードは住宅のインターネット ユーザーによって自主的に運営されており、ユーザーは参加に対して報酬を受け取ります。 ネットワーク上で調達されたデータは、AI トレーニングで使用するために Grass の増大するデータ リポジトリに追加される前に、クリーンアップされ、構造化されたデータセットに処理されます。
AI モデルをトレーニングするには、大量のトレーニング データが必要です。 これを見つけるのに最も簡単な場所はインターネット上ですが、商用データセンターからアクセスするのが難しい場合があります。 分散型ネットワークが最適に機能します。
ここで Grass の出番です。Grass を使用すると、パブリック Web からさまざまな種類のデータを収集し、AI モデルで読み取ることができる構造化データセットを生成できます。 このトレーニング データがなければ AI は存在できないため、Grass は AI 開発の最初のステップ、つまり AI のデータ層です。
Wynd Labs は Grass の貢献者です。 彼らは AI を透明性、倫理的、公平なものにすることに取り組んでおり、Grass は彼らがこれを実現しようとしている方法の 1 つです。
紹介コード - Referral Code 5_e_lFNhtm4wHAA
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登録 https://app.getgrass.io/register/?referralCode=5_e_lFNhtm4wHAA
ホエールマーケットと呼ばれるウェブサイトでポイントを事前に販売したり、今年後半に予定されているエアドロップを待つためにポイントを保管したりすることもできます。
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