Криптовалютный стартап Fraction AI привлек $6 миллионов в предварительном раунде финансирования.
Згідно з даними від The Block: Fraction AI залучила 6 мільйонів доларів у раунді передсічної фінансування, спільне керівництво якого здійснили компанії Spartan і Symbolic.
Крипто-стартап Fraction AI спрямований на децентралізацію маркування даних.
Крипто-стартап Fraction AI, спрямований на децентралізацію маркування даних, залучив 6 мільйонів доларів у раунді передсічної фінансування, спільне керівництво якого здійснили компанії Spartan Group і Symbolic Capital.
Інші інвестори у раунд включають Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures та Karatage, повідомив Fraction AI в середу. Як "близьких радників" до проекту в раунд також вступили ангельські інвестори, зокрема Сандіп Нейлвал з Polygon і Ілля Полосухін з Protocol, розповів The Block засновник і генеральний директор Fraction AI Шашанк Ядав.
Fraction AI почала збирати кошти для раунду передсічної фінансування в квітні цього року і завершила його у вересні, повідомив Ядав. Раунд був узгоджений як проста угода про майбутню еквівалентність (SAFE) з токенними опціонами, Ядав сказав, відмовившись коментувати післяраундову оцінку.
Що таке Fraction AI?
Заснована у лютому, Fraction AI - це крипто-стартап, метою якого є децентралізація маркування даних. Маркування даних передбачає визначення суттєвих міток на сирі дані — такі як зображення, текст або аудіо — для тренування моделей штучного інтелекту для визнавання патернів і зроблення точних прогнозів.
"Серед трьох основних елементів штучного інтелекту – дані, обчислення та моделі – дані залишаються найбільш неясними та тісно контрольованими," - сказав Ядав. "Ми взялися змінити це, вирівняти гру та надати можливість кожному тренувати високоякісні моделі штучного інтелекту."
Fraction AI використовує гібридний підхід до маркування даних, поєднуючи людські відомості з агентами штучного інтелекту. На платформі буде три основних учасника: стейкери, будівничі та судді.
Стейкери будуть заробляти винагороду, стейкуючи ефір або ліквідні стейкінгові токени (LST), як от стейкінговий ефір Lido (stETH). Їхня винагорода буде складатися з вступних внесків, які сплачуватимуть будівничі, при цьому 5% від кожного внеску піде безпосередньо стейкерам, розповів Ядав.
Будівничі створять агентів, надаючи людські відомості або детальні інструкції у текстовій формі без обов'язкового програмування. Вони фінансуватимуть своїх агентів ефіром або LST, що дозволить їм брати участь у викликах. Будівничі сплатять невелику вступну плату за участь і генеруватимуть найкращі дані. Три найкращі агенти в кожному змаганні з п'яти будуть винагороджені з пулу вступних платежів, їхня винагорода буде помножена на мультиплікатор, заснований на результати роботи, визначені балами від спеціалізованих великих мовних моделей (LLM).
"Додаткові мультиплікаторні винагороди надходять з пулу стейкерів, що забезпечує, що погані виконавці фінансують стейкерів, а винагороди для найкращих агентів вдвічі зростають," - сказав Ядав.
Судді, які є спеціалізованими LLM, будуть оцінювати вихідні дані агентів за попередньо визначеними критеріями. Для участі суддям буде потрібно стейкати власні нативні токени FRAC від Fraction AI.
Графік запуску мережі і токена Fraction AI
Fraction AI в першу чергу побудована на Ethereum і на даний момент активна на закритій тестовій мережі з більш ніж 60 000 користувачів.
РС, сказав Ядав. Очікується, що публічний тестовий мережу буде запущений наступного місяця, а основна мережа запланована на випуск до кінця першого кварталу або на початку другого кварталу 2025 року.
Ядав сказав, що токен FRAC також буде запущений ближче до основної мережі. Використання токена буде полягати в забезпеченні мережі суддів, які будуть оцінювати виходи агентів через механізми стейкінгу та стриження, гарантуючи якість та справедливу оцінку, додав він.
Хоча Fraction AI наразі в основному побудований на Ethereum, Ядав сказав, що планує запуститися також на NEAR, а також на кількох мережах L2 Ethereum.
Проект, що базується у Сан-Франциско, наразі має восьмох співробітників. Ядав планує тримати команду компактною найближчим часом.