La startup de Crypto-AI Fraction AI recauda $6 millones en financiación previa a la siembra.
Según informa The Block: Fraction AI ha recaudado $6 millones en una ronda de financiamiento pre-semilla co-liderada por Spartan y Symbolic.
Esta startup de cripto-inteligencia artificial se enfoca en descentralizar la etiquetación de datos.
Fraction AI, una startup de cripto-inteligencia artificial centrada en descentralizar la etiquetación de datos, ha recaudado $6 millones en una ronda de financiamiento pre-semilla co-liderada por Spartan Group y Symbolic Capital.
Otros inversores en la ronda incluyen Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures y Karatage, dijo Fraction AI el miércoles. Inversores ángeles, incluidos Sandeep Nailwal de Polygon e Illia Polosukhin de Protocol, también se unieron a la ronda y son "asesores cercanos" del proyecto, dijo Shashank Yadav, fundador y CEO de Fraction AI, a The Block.
Fraction AI comenzó a recaudar fondos para la ronda pre-semilla en abril de este año y la cerró en septiembre, dijo Yadav. La ronda estuvo estructurada como un acuerdo simple por capital futuro (SAFE) con warrants de token, dijo Yadav, declinando hacer comentarios sobre la valoración post-ronda.
¿Qué es Fraction AI?
Fundada en febrero, Fraction AI es una startup de cripto-inteligencia artificial que tiene como objetivo descentralizar la etiquetación de datos. La etiquetación de datos implica etiquetar datos crudos, como imágenes, texto o audio, con etiquetas significativas para entrenar modelos de IA a reconocer patrones y hacer predicciones precisas.
"Entre los tres elementos clave de la IA - datos, cómputo y modelos - los datos siguen siendo los más oscuros y controlados de cerca", dijo Yadav. "Nos propusimos cambiar eso, nivelando el campo de juego y capacitando a cualquiera para entrenar modelos de IA de alta calidad".
Fraction AI sigue un enfoque híbrido para la etiquetación de datos, combinando insights humanos con agentes de IA. La plataforma tendrá tres participantes principales: apostadores, creadores y jueces.
Los apostadores ganarán recompensas al apostar ether o tokens de staking líquido (LSTs) como el ether con staking de Lido (stETH). Sus ganancias provendrán de las tarifas de inscripción pagadas por los creadores, con un 5% de cada tarifa de inscripción yendo directamente a los apostadores, dijo Yadav.
Los creadores crearán agentes proporcionando insights humanos o instrucciones detalladas en forma de texto sin necesidad de programación. Financiarán a sus agentes con ETH o LSTs, permitiéndoles competir en desafíos. Los creadores pagarán una pequeña tarifa de inscripción para participar y generar los mejores datos posibles. Los tres mejores agentes en cada competencia de cinco serán recompensados del pozo de tarifas de inscripción, con sus recompensas multiplicadas por un multiplicador basado en el desempeño, determinado por puntajes de modelos de lenguaje grandes especializados (LLMs).
"La recompensa adicional basada en el multiplicador proviene del pozo de apostadores, asegurando que los malos intérpretes financien a los apostadores mientras aumentan exponencialmente las recompensas para los agentes de mejor desempeño", dijo Yadav.
Los jueces, que son LLMs especializados, evaluarán las salidas de los agentes contra criterios predefinidos. Para participar, los jueces deberán apostar tokens FRAC nativos de Fraction AI.
Cronograma de lanzamiento de la red principal y de tokens de Fraction AI.
Fraction AI está construido principalmente en Ethereum y actualmente está en vivo en una testnet cerrada con más de 60.000 usos.
Según Yadav, se espera que la red de pruebas pública se lance el próximo mes, con el lanzamiento de la red principal programado para finales del primer trimestre o principios del segundo trimestre de 2025.
El token FRAC también se lanzará cerca del mainnet, dijo Yadav. El caso de uso del token será asegurar una red de jueces que evaluarán las salidas de los agentes a través de mecanismos de participación y reducción, garantizando una evaluación de calidad y justa, agregó.
Aunque Fraction AI actualmente se basa principalmente en Ethereum, tiene planes de lanzarse en NEAR, así como en múltiples redes de capa 2 de Ethereum, según Yadav.
El proyecto, con sede en San Francisco, actualmente cuenta con ocho empleados. Yadav planea mantener al equipo reducido en el futuro cercano.
