Berita dari Deep Tide TechFlow, pada 13 Juni, menurut pengumuman resmi, Yupp berhasil menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 33 juta dolar AS, yang dipimpin oleh a16z. Platform Yupp memungkinkan pengguna untuk membandingkan berbagai model AI secara gratis, pengguna dapat memasukkan petunjuk dan melihat jawaban yang dihasilkan oleh beberapa AI secara bersamaan, setelah memilih hasil terbaik, terbentuklah "data preferensi", yang digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model AI.
Platform ini menggabungkan teknologi blockchain untuk mewujudkan transparansi dalam proses evaluasi, pengguna yang memberikan umpan balik dapat memperoleh imbalan yang sesuai, sementara pengembang AI mendapatkan data pelatihan yang dapat diverifikasi. Desain platform menjadikan penilaian manusia sebagai sumber daya yang berkelanjutan: semakin banyak pengguna membawa lebih banyak data evaluasi, data evaluasi meningkatkan kualitas model, dan model berkualitas tinggi menarik lebih banyak pengguna untuk berpartisipasi.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Berita dari Deep Tide TechFlow, pada 13 Juni, menurut pengumuman resmi, Yupp berhasil menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 33 juta dolar AS, yang dipimpin oleh a16z. Platform Yupp memungkinkan pengguna untuk membandingkan berbagai model AI secara gratis, pengguna dapat memasukkan petunjuk dan melihat jawaban yang dihasilkan oleh beberapa AI secara bersamaan, setelah memilih hasil terbaik, terbentuklah "data preferensi", yang digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model AI.
Platform ini menggabungkan teknologi blockchain untuk mewujudkan transparansi dalam proses evaluasi, pengguna yang memberikan umpan balik dapat memperoleh imbalan yang sesuai, sementara pengembang AI mendapatkan data pelatihan yang dapat diverifikasi. Desain platform menjadikan penilaian manusia sebagai sumber daya yang berkelanjutan: semakin banyak pengguna membawa lebih banyak data evaluasi, data evaluasi meningkatkan kualitas model, dan model berkualitas tinggi menarik lebih banyak pengguna untuk berpartisipasi.