पर्ल लैब्स का क्रांतिकारी ब्लॉकचेन AI डेटा प्लेटफॉर्म विश्वसनीय AI बनाने के लिए सीजन 1 लॉन्च करता है

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Perle Labs का क्रांतिकारी ब्लॉकचेन AI डेटा प्लेटफॉर्म विश्वसनीय AI बनाने के लिए सीज़न 1 लॉन्च करता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सामने आने वाली महत्वपूर्ण डेटा गुणवत्ता चुनौतियों को हल करने के एक महत्वपूर्ण कदम में, Perle Labs, एक अग्रणी ब्लॉकचेन-आधारित AI डेटा लेबलिंग फर्म, ने आधिकारिक तौर पर अपनी सीज़न 1 पहल लॉन्च की है। Q1 2025 में घोषित यह लॉन्च, विकेंद्रीकृत तकनीक और मानव विशेषज्ञता के एक नवीन संगम का प्रतिनिधित्व करता है जिसका उद्देश्य AI मॉडल ट्रेनिंग के लिए अधिक विश्वसनीय और नैतिक रूप से प्राप्त डेटासेट का निर्माण करना है। यह प्लेटफॉर्म विशिष्ट रूप से प्रतिभागियों को विशेष डेटा सत्यापन कार्यों को पूरा करके सत्यापन योग्य ऑन-चेन प्रतिष्ठा और क्रिप्टोकरेंसी पुरस्कार अर्जित करने में सक्षम बनाता है।

Perle Labs सीज़न 1 AI डेटा के लिए एक नया प्रतिमान पेश करता है

Perle Labs के सीज़न 1 का मुख्य मिशन बड़े पैमाने पर, मानव-सत्यापित डेटासेट का व्यवस्थित निर्माण है। यह पहल सीधे AI विकास में एक व्यापक मुद्दे से निपटती है: खराब लेबल किए गए या पक्षपाती ट्रेनिंग डेटा पर निर्भरता, जो त्रुटिपूर्ण और अविश्वसनीय मॉडल आउटपुट का कारण बन सकती है। परिणामस्वरूप, प्लेटफॉर्म इस प्रयास को विशिष्ट AI ट्रेनिंग मिशन पूरा करने के इर्द-गिर्द संरचित करता है। इन मिशनों में टेक्स्ट, ऑडियो और इमेज सहित विविध डेटा प्रकारों की सावधानीपूर्वक लेबलिंग और सत्यापन शामिल है। इसके अलावा, Perle Labs शुरुआत से ही योगदानकर्ता गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए सटीकता-आधारित ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया पेश करता है। इस प्रक्रिया में नए उपयोगकर्ताओं को अधिक जटिल, उच्च-मूल्य असाइनमेंट तक पहुंचने से पहले बुनियादी लेबलिंग कार्यों में दक्षता प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है। सिस्टम को एक सकारात्मक फीडबैक लूप बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां सटीक काम उपयोगकर्ता के ऑन-चेन प्रतिष्ठा स्कोर का निर्माण करता है। यह प्रतिष्ठा, ब्लॉकचेन पर अपरिवर्तनीय रूप से रिकॉर्ड की गई, फिर अधिक विशिष्ट और आकर्षक कार्य समूहों तक पहुंच खोलती है।

AI में मानव-सत्यापित डेटा की महत्वपूर्ण आवश्यकता

AI उद्योग की डेटा की भूख अतृप्त है, फिर भी इसकी गुणवत्ता अक्सर एक द्वितीयक चिंता बनी रहती है। 2024 की स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड AI रिपोर्ट ने उजागर किया कि वाणिज्यिक AI सिस्टम में लगभग 30% त्रुटियों को अंतर्निहित डेटा गुणवत्ता मुद्दों, जिनमें गलत लेबलिंग और पूर्वाग्रह शामिल हैं, तक वापस पता लगाया जा सकता है। पारंपरिक डेटा लेबलिंग प्लेटफॉर्म, स्केलेबल होने के बावजूद, अक्सर स्थिरता के साथ संघर्ष करते हैं और पारदर्शी गुणवत्ता आश्वासन तंत्र की कमी रखते हैं। Perle Labs का मॉडल इस प्रक्रिया में क्रिप्टोग्राफिक जवाबदेही इंजेक्ट करता है। योगदान और प्रतिष्ठा को ऑन-चेन रिकॉर्ड करके, प्लेटफॉर्म डेटा मूल का एक ऑडिट योग्य ट्रेल बनाता है। यह पारदर्शिता चिकित्सा और कानून जैसे क्षेत्रों में डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण है, जहां AI मॉडल के निर्णय महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया के परिणाम रखते हैं। उदाहरण के लिए, ट्रेनिंग डेटासेट में गलत लेबल किया गया मेडिकल स्कैन एक AI डायग्नोस्टिक टूल को गलत पैटर्न सीखने का कारण बन सकता है, जो संभावित रूप से रोगी सुरक्षा को खतरे में डाल सकता है।

ऑन-चेन प्रतिष्ठा और विशिष्ट कार्य समूह

Perle Labs प्लेटफॉर्म की आधारशिला इसकी अभिनव ऑन-चेन प्रतिष्ठा प्रणाली है। निजी डेटाबेस में रखे गए पारंपरिक स्कोर के विपरीत, उपयोगकर्ता की प्रतिष्ठा एक पोर्टेबल, सत्यापन योग्य डिजिटल संपत्ति है। यह प्रणाली उपयोगकर्ता के काम की सटीकता और स्थिरता का स्वचालित रूप से आकलन और रिकॉर्ड करने के लिए स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करती है। उच्च प्रतिष्ठा स्कोर सीधे इकोसिस्टम के भीतर अधिक विश्वास और प्रीमियम पुरस्कारों तक पहुंच में अनुवाद करते हैं। सीज़न 1 विशेष रूप से पेशेवर डोमेन के लिए तैयार विशिष्ट कार्य समूहों को जारी करता है। इन उच्च-दांव वर्टिकल में शामिल हैं:

• मेडिकल डेटा एनोटेशन: रेडियोलॉजी इमेज लेबल करना, डॉक्टर-रोगी इंटरैक्शन ट्रांसक्राइब करना, और क्लिनिकल ट्रायल डेटा को वर्गीकृत करना।
• कानूनी दस्तावेज़ विश्लेषण: अनुबंधों में खंडों की पहचान करना, विषय के अनुसार केस लॉ को वर्गीकृत करना, और कानूनी सारांश की सटीकता सत्यापित करना।
• बहुभाषी ऑडियो प्रोसेसिंग: सांस्कृतिक बारीकियों के साथ कई भाषाओं में भाषण डेटा को ट्रांसक्राइब और अनुवाद करना।

इन विशिष्ट समूहों में योगदानकर्ताओं को डोमेन-विशिष्ट ज्ञान जांच पास करने की आवश्यकता होती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि जटिल डेटा को लेबल करने वाले व्यक्तियों के पास प्रासंगिक पृष्ठभूमि समझ है। यह दृष्टिकोण सामान्य, अप्रशिक्षित भीड़ द्वारा उत्पन्न डेटासेट की तुलना में बहुत अधिक गुणवत्ता वाले डेटासेट उत्पन्न करने का लक्ष्य रखता है।

उद्योग के अनुभवी लोगों से समर्थन और विशेषज्ञता

Perle Labs की विश्वसनीयता इसकी संस्थापक टीम और पर्याप्त वित्तीय समर्थन द्वारा बढ़ाई गई है। कंपनी की स्थापना Scale AI के पूर्व कर्मचारियों द्वारा की गई थी, जो पारंपरिक डेटा लेबलिंग उद्योग में एक अग्रणी है। यह अनुभव टीम को सेक्टर के दर्द बिंदुओं और अवसरों का गहरा, परिचालन ज्ञान प्रदान करता है। इसके अलावा, Perle Labs ने प्रमुख प्रौद्योगिकी निवेशकों के नेतृत्व में फंडिंग राउंड में $17.5 मिलियन सुरक्षित किए हैं। प्रमुख प्रतिभागियों में Framework Ventures शामिल है, जो विकेंद्रीकृत बुनियादी ढांचे पर शुरुआती दांव के लिए जाना जाता है; CoinFund, एक क्रिप्टो-नेटिव निवेश फर्म; और HashKey Capital, एशिया में एक प्रमुख डिजिटल संपत्ति समूह। वेंचर कैपिटल और क्रिप्टोकरेंसी-केंद्रित निवेश का यह संयोजन परियोजना के हाइब्रिड मॉडल में मजबूत विश्वास का संकेत देता है। कथित तौर पर फंडिंग को प्लेटफॉर्म विकास, उपयोगकर्ता अधिग्रहण प्रोत्साहन, और भविष्य के सीज़न में कवर किए गए डेटा वर्टिकल के दायरे का विस्तार करने के लिए आवंटित किया गया है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य और व्यापक निहितार्थ

Perle Labs एक प्रतिस्पर्धी लेकिन विकसित बाजार में प्रवेश करता है। यह खुद को न केवल विरासत डेटा लेबलिंग कंपनियों के खिलाफ बल्कि मानव कार्य को टोकनाइज करने की मांग करने वाली अन्य क्रिप्टो-सक्षम परियोजनाओं के खिलाफ भी स्थापित करता है। मुख्य विभेदक ब्लॉकचेन-सत्यापित प्रतिष्ठा और विशिष्ट डोमेन के माध्यम से गुणवत्ता आश्वासन पर इसका तंग फोकस है। इस मॉडल की सफलता के कई व्यापक निहितार्थ हो सकते हैं। पहला, यह AI में डेटा मूल के लिए एक नया मानक स्थापित कर सकता है, जिससे पूर्वाग्रह या त्रुटि के लिए ट्रेनिंग डेटासेट का ऑडिट करना आसान हो जाता है। दूसरा, यह कुशल डेटा कार्य के लिए एक वैश्विक, अनुमति रहित श्रम बाजार बनाता है, जो कहीं भी विशेषज्ञों को अपने आला ज्ञान का मुद्रीकरण करने की अनुमति देता है। अंत में, क्रिप्टोकरेंसी और प्रतिष्ठा के साथ गुणवत्ता को पुरस्कृत करके, यह बेहतर AI बनाने के लक्ष्य के साथ आर्थिक प्रोत्साहनों को संरेखित करता है, संभावित रूप से अधिक मजबूत और विश्वसनीय मॉडल की ओर ले जाता है। निम्नलिखित तालिका पारंपरिक और Perle Labs मॉडल के बीच विरोधाभास करती है:

निष्कर्ष

Perle Labs सीज़न 1 का लॉन्च आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और विकेंद्रीकृत प्रणालियों के चौराहे पर एक आकर्षक प्रयोग को चिह्नित करता है। उच्च-गुणवत्ता मानव इनपुट को प्रोत्साहित और सत्यापित करने के लिए ब्लॉकचेन तकनीक का लाभ उठाकर, Perle Labs प्लेटफॉर्म समकालीन AI विकास में एक मौलिक कमजोरी को संबोधित करता है। चिकित्सा और कानून जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों के लिए मानव-सत्यापित डेटासेट बनाने पर इसका ध्यान अधिक विश्वसनीय और नैतिक रूप से सही AI मॉडल के निर्माण में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है। परियोजना का पर्याप्त फंडिंग और अनुभवी टीम इसके महत्वाकांक्षी लक्ष्यों के लिए एक मजबूत नींव प्रदान करते हैं। जैसे-जैसे सीज़न 1 आगे बढ़ता है, उद्योग बारीकी से देखेगा कि क्या ऑन-चेन प्रतिष्ठा और विशिष्ट कार्य समूहों का यह मॉडल वादा किए गए डेटा अखंडता को बनाए रखते हुए सफलतापूर्वक स्केल कर सकता है। Perle Labs ब्लॉकचेन AI डेटा पहल की सफलता भविष्य में AI ट्रेनिंग डेटासेट को कैसे सोर्स, सत्यापित और भरोसा किया जाता है, इसे प्रभावित कर सकती है।

FAQs

Q1: Perle Labs सीज़न 1 का मुख्य लक्ष्य क्या है?
मुख्य लक्ष्य टेक्स्ट, ऑडियो और इमेज प्रारूपों में सटीक डेटा लेबलिंग कार्यों को पूरा करने के लिए ऑन-चेन पुरस्कार और प्रतिष्ठा के साथ उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित करके AI ट्रेनिंग के लिए एक बड़े पैमाने पर, मानव-सत्यापित डेटासेट बनाना है।

Q2: ऑन-चेन प्रतिष्ठा प्रणाली कैसे काम करती है?
प्रणाली उपयोगकर्ता के काम की सटीकता और स्थिरता को अपरिवर्तनीय रूप से रिकॉर्ड करने के लिए ब्लॉकचेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करती है। उच्च प्रदर्शन उपयोगकर्ता के प्रतिष्ठा स्कोर को बढ़ाता है, जो एक पोर्टेबल डिजिटल संपत्ति है जो अधिक विशिष्ट और उच्च-भुगतान वाले कार्यों तक पहुंच खोलती है।

Q3: विशिष्ट कार्य समूह क्या हैं?
ये चिकित्सा और कानून जैसे पेशेवर क्षेत्रों के लिए डिज़ाइन किए गए डेटा लेबलिंग मिशन के क्यूरेटेड सेट हैं। उन्हें योगदानकर्ताओं को डोमेन-विशिष्ट ज्ञान प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि जटिल डेटा प्रासंगिक विशेषज्ञता वाले व्यक्तियों द्वारा एनोटेट किया जाता है।

Q4: Perle Labs की स्थापना किसने की और इसमें किसने निवेश किया?
कंपनी की स्थापना डेटा लेबलिंग फर्म Scale AI के पूर्व कर्मचारियों द्वारा की गई थी। इसने Framework Ventures, CoinFund, और HashKey Capital सहित निवेशकों से $17.5 मिलियन जुटाए हैं।

Q5: AI के लिए मानव-सत्यापित डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?
AI मॉडल सीधे अपने ट्रेनिंग डेटा से सीखते हैं। खराब लेबल किया गया या पक्षपाती डेटा गलत, अविश्वसनीय और संभावित रूप से हानिकारक AI आउटपुट की ओर ले जाता है। मानव सत्यापन गुणवत्ता नियंत्रण की एक महत्वपूर्ण परत जोड़ता है, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा, कानून और सुरक्षा में उच्च-दांव अनुप्रयोगों के लिए।

यह पोस्ट Perle Labs' Revolutionary Blockchain AI Data Platform Launches Season 1 to Build Trustworthy AI पहली बार BitcoinWorld पर दिखाई दी।