Evento di Etichettatura Dati da $200K di Due Settimane · 14–28 Ago 2025
Distribuiremo $200.000 (in $TAG) equamente su 14 giorni ai contributori che etichettano dal 14 al 28 agosto. Vai su https://tagger.pro → Task Plaza per iniziare.
Revisori & staking: • 60 posti per revisori. • Finestra di staking: aperta ora per 3 giorni. • Idoneità: staking ≥5.000.000 $TAG; revisori scelti a caso. • Regole per lo sblocco: richiesta ≥2 giorni dopo lo staking; richiesta 2 giorni dopo la richiesta. Richiedere di sbloccare ti rimuove dal ruolo di revisore.
Siamo lieti di annunciare una partnership con la società pubblica canadese, Blockchain Venture Capital Inc. (BVCI), per fornire ordini di etichettatura dei dati su visione computerizzata orientata alla privacy e valutazione LLM focalizzata sulla sicurezza dei wallet e supporto conforme. I pagamenti per questi ordini saranno regolati in #USD1, la stablecoin @WorldLibertyFi, che consente regolamenti on-chain rapidi, a basso costo e programmabili.
Ambito di lavoro: - Valutazione LLM per Supporto Regolamentato: Controlli di accuratezza/sicurezza valutati da esseri umani, guardrail di policy e prompt per squadra rossa, costruiti su dialoghi sintetici. - Intelligenza su Frodi e Phishing (CV): Classificare le imitazioni di phishing pubbliche; rilevare loghi falsificati, modali falsi e prompt QR malevoli. - Rilevamento dei Componenti UI: Pulsanti a scatola/mask, input, pannelli QR e banner di stato su schermi pubblici/mock di wallet per test UI automatizzati. - Redazione di Carta e ID (Sintetica): Maschere poligonali su PAN/nome/scadenza/MRZ su carte/ID totalmente sintetici per sfocatura su dispositivo. - Integrità del Dispositivo per Onboarding: Rilevare segnali di emulatori/root/jailbreak, sovrapposizioni di debug e filigrane di dispositivo virtuale in screenshot in fase.
Progettato per la privacy prima di #DeCorp: Tutti i set di dati sono non privati (pubblici, sintetici o in fase). Impostiamo una redazione automatica dove applicabile, minimizzazione dei metadati e flussi di lavoro auditabili con revisione a doppio passaggio, controlli di consenso e tracciabilità on-chain end-to-end.
Sono state due settimane incredibili, con una grande quantità di dati etichettati con successo!
Stiamo analizzando l'accuratezza e la qualità delle voci etichettate, che si sono per lo più allineate con i risultati della revisione paritaria originale.
Abbiamo incontrato alcune sfide emergenti lungo questo percorso di costruzione di un modello #DeCorp scalabile, ma il nostro team ha perseverato senza farsi scoraggiare. Che momento per costruire AI e #USD1 su @BNBCHAIN!
Tagger è ora un partner di Huawei Cloud, fornendo servizi di etichettatura dei dati alle imprese all'interno della rete dell'ecosistema Huawei.
Questa è una grande convalida per il sistema #DeCorp mentre iniziamo a preparare flussi di lavoro di livello enterprise per organizzazioni che si trovano all'avanguardia nel mondo della tecnologia AI.
Aree di Ricerca e Sviluppo Pianificate:
1. Etichettatura dei Dati di Percezione & Fusione dei Sensori - Annotazione e Tracciamento delle Linee di Corsia 4D BEV (vista dall'alto, coerenza spaziotemporale) - Etichettatura Congiunta dei Semafori 4D & 2D (stato, tempistica e contesto della scena) - Segmentazione dello Spazio Libero 3D (area percorribile & esclusione degli ostacoli) - Etichettatura della Fusione 2D–3D (allineamento della fotocamera/LiDAR/Radar e QA cross-modale) - Scatole Contenitive 2D, Segmentazione Semantica 2D & 4D, Annotazione dei Punti Chiave (primitivi CV core su larga scala)
2. Valutazione e Operazioni di Modelli Grandi (LLM/VLM) - Valutazione e Punteggio del Testo LLM (rubriche, confronti a coppie, valutazioni in stile MOS) - Valutazione Multimodale dei Video per VLM (ragionamento temporale, ancoraggio, rilevamento di eventi) - Supervisione del Prompt LLM (PS) (progettazione del prompt, misure di sicurezza, punteggio A/B e red-teaming)
L'evento di etichettatura dati di $200K di due settimane è attivo!
Periodo: 14 Ago - 28 Ago Incentivo giornaliero stimato: $14.300 in $TAG Ricompensa per immagine: 700 $TAG ($0,83 USD). Il pagamento finale varia in base a diversi coefficienti—soprattutto l'accuratezza.
Revisori Abbiamo completato la selezione dei 60 nuovi revisori di dati, portando il totale a 100. Se sei stato selezionato, il tuo portafoglio è ora abilitato a prendere incarichi di revisione in Task Plaza. Se non sei stato selezionato, puoi disimpegnarti. Puoi richiedere di disimpegnarti non prima di 2 giorni dopo il disimpegno; i fondi diventano richiedibili 2 giorni dopo la richiesta.
Questo è un primo tentativo di testare #DeCorp su larga scala. Monitoreremo attentamente la qualità dell'etichettatura e della revisione - entrambi influenzeranno eventi futuri e la consegna degli ordini aziendali.
Dopo aver caricato i compiti sulla blockchain, si prega di taggare @TaggerAI su Twitter.
Siamo lieti di annunciare un accordo multi-workstream da 5 milioni di dollari USA con @stables_money per fornire consegne di ordini di etichettatura dati in ambiti di computer vision ad alto impatto. Tutti i pagamenti degli ordini saranno regolati in USD1, il dollaro digitale emesso da @WorldLibertyFi, allineando il flusso di lavoro dei dati e il flusso di cassa on-chain.
Punti salienti dell'ambito: - OCR di verità di campo: verità a livello di carattere per campi chiave e segmentazione del layout. - Rilevamento di Liveness / Presentazione-Attack Detection (PAD): tassonomie di attacco etichettate e risultati. - Robustezza del QR: rilevamento/segmentazione con successo di decodifica sotto inclinazione/sfocatura/scarsa illuminazione. - Classificazione di sfocatura / luminosità / abbagliamento: etichette di qualità dell'immagine per coaching della cattura. - Controlli di inquadratura e angoli: punti chiave per la prospettiva/inclinazione e la validazione del ritaglio. - Analisi del layout della ricevuta: sezioni, riquadri degli articoli, totali e aree di intestazione/piede. - Segmentazione delle parti POS: zona di contatto, slot, tastiera e componenti dello schermo per modelli downstream. …e altri set di dati a fasi seguiranno in base all'impatto del prodotto.
Perché il regolamento in USD1: - Pagamenti transfrontalieri istantanei e a basso costo per le consegne di traguardi - Rete programmatica e auditabile che si allinea con il modello operativo #DeCorp di Tagger - Operazioni di tesoreria pulite per collaborazioni multi-party e ambiti a fasi - Operazioni DeFi durante la consegna degli ordini
Questo segna un passo nell'espansione dell'utilità di regolamento B2B di USD1 proprio dove i stablecoin prosperano: un'app nativa per il regolamento.
#DeCorp demolisce la vecchia piramide dei redditi dall'alto verso il basso. Niente più azionisti che prosciugano il tuo impegno, niente più consigli gonfi che si prendono la parte migliore, niente più bonus per i dirigenti alimentati dal tuo lavoro, niente più pedaggi per i mediatori.
Nelle aziende tradizionali, in media, un lavoratore vede una stima di appena 10 ¢ di ogni dollaro che crea - #DeCorp capovolge questa equazione. Il tuo lavoro, il tuo valore, la tua ricompensa.
Ti rispettiamo. Non facciamo discriminazioni nei tuoi confronti. Valutiamo la verità del tuo lavoro.
Nell'economia AI odierna, i dati di alta qualità sono scarsi, costosi da acquisire e etichettare, eppure sorprendentemente facili da copiare, divulgare o alterare.
Le imprese investono milioni nella costruzione o nell'acquisto di set di dati, per poi spendere milioni in più per le infrastrutture di sicurezza - solo per rimanere esposte al furto o all'uso improprio. Esistono protezioni legali, ma la storia dimostra che i malintenzionati continuano a rubare dati, e dimostrare una cattiva condotta (pensa alla lunga battaglia sui segreti commerciali di Waymo contro Uber) è lento, complesso e estremamente costoso.
Il Protocollo di Autenticazione dei Dati on-chain di #DeCorp elimina queste vulnerabilità alla radice. Ogni punto dati è registrato in modo immutabile e protetto dai meccanismi di consenso. Qualsiasi cambiamento non autorizzato è impossibile da nascondere, immediatamente tracciabile e - se tentato - fornisce prove crittografiche che reggono in tribunale.
Tagger sigla un accordo con BlueSky Carbon Group utilizzando #USD1 transazioni B2B
Tagger ha firmato un accordo, ricevendo #USD1 transazioni, con BlueSky Carbon Group, una delle principali aziende di gestione degli asset Carbon-Sink con la tecnologia di telerilevamento satellitare all'avanguardia per monitorare l'impronta di carbonio in modo verificabile, effettuando pianificazioni scientifiche e complessive per gli asset di carbonio.
Tagger eseguirà l'etichettatura su dataset provenienti dal satellite di telerilevamento di BlueSky nelle seguenti aree:
- Identificazione delle specie arboree attraverso più biomi - Mappatura della copertura forestale per modelli di sequestrazione precisi - Stima dell'altezza degli alberi individuali per affinare i calcoli della biomassa - Analisi della densità degli stand che alimenta le previsioni di produzione - Metriche della biomassa forestale e del patrimonio di carbonio - Rilevamento di parassiti, malattie e cicatrici da incendio per la modellazione del rischio e dell'assicurazione
Transazione on-chain BlueSky effettuerà i pagamenti degli ordini in #USD1, la stablecoin completamente supportata in USD emessa da @WorldLibertyfi.
L'indirizzo di ricezione designato di Tagger è: 0xc130AC8e1A8dc958925f0fF75088d06653AFb2a4
Le entrate di #USD1 saranno reinvestite nell'ecosistema di Tagger attraverso: - Riacquisti strategici di $TAG - Programmi di incentivazione per i contributori dedicati a #DeCorp - Campagne di marketing e partnership - Espansione continua del nostro stack di servizi dati AI su @BNBCHAIN
Questo segna il primo passo per stabilire #USD1 di @WorldLibertyfi come il sistema di pagamento predefinito per i servizi B2B guidati dall'AI su @BNBCHAIN.
Il DP (Data Passport) di Tagger è un certificato on-chain che trasforma i permessi sui dati in un attivo trasferibile e programmabile. Quando un cliente aziendale sceglie di gestire i dati nel sistema #DeCorp, il DP vive nel portafoglio del cliente, fungendo da chiave di smart contract immutabile che definisce chi può fare cosa con i dati sottostanti.
Controllo granulare. Il framework DP separa la proprietà dall'accesso. Il proprietario può emettere sub-permessaggi a livelli - solo visualizzazione, modifica o diritti di formazione derivati - senza mai spostare o duplicare i file grezzi. I team interni possono collaborare in sicurezza, e i partner esterni possono eseguire lavori di formazione federata che non espongono mai i dati sorgente.
Commercio senza attriti. Poiché un DP è un token, può essere venduto, prestato o collaterizzato come qualsiasi attivo digitale. Quando avviene uno scambio, il DP viene semplicemente trasferito all'indirizzo dell'acquirente, spostando istantaneamente tutti i diritti associati preservando al contempo una traccia di audit on-chain. Questo sblocca mercati secondari per set di dati ad alto valore e abilita modelli di finanziamento “data-as-capital”.
Governance del ciclo di vita. I proprietari possono revocare i diritti bruciando il DP, assicurando che i set di dati obsoleti o superati vengano ritirati. Tutte le azioni - conia, concessione, trasferimento, combustione - sono finali, trasparenti e timestampate, eliminando l'ambiguità nelle audit di conformità.
Il DP reinventa la gestione dei dati AI. Trasforma i set di dati AI da passività statiche in attivi sicuri, conformi e commerciabili.
Nelle strutture aziendali tradizionali, i dipendenti di base guadagnano circa il 10% del valore che producono.
Tagger riduce i livelli di gestione, i mediatori e gli intermediari, sostituendoli con contratti intelligenti, algoritmi e una struttura #DeCorp scalabile.
Stiamo raggiungendo un collo di bottiglia nell'IA dove l'industria manca di etichettatori di dati nelle industrie professionali specializzate a causa della mancanza di incentivi.
Introduciamo Tagger Fase 2, portando l'etichettatura manuale dei #dati e la revisione dei #dati nell'ecosistema #DeCorp.
Con questa iterazione, abbiamo completato i componenti finali necessari per un ciclo completamente integrato e decentralizzato:
1) Elaborazione dei dati da zero 2) Validazione dei dati peer-to-peer 3) Pre-addestramento automatizzato dei modelli di AI co-pilota 4) Apprendimento attivo quasi autonomo