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WorkML.ai startet WML-Token und AI Global Annotation Hub

WorkML.ai hat die Einführung des WML-Tokens und des AI Global Annotation Hub bekannt gegeben, um das Potenzial von Annotatoren auf der ganzen Welt zu nutzen. Die Plattform hat das Ziel, Annotatoren durch Schulungsprogramme zu qualifizieren, um hochwertige Metadaten zu erstellen, die für die Verbesserung von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung sind. Annotatoren werden durch die Vergabe von WML-Tokens für ihre Beiträge entschädigt, was ein dynamisches Ökosystem schafft und die Teilnahme an der KI-Entwicklung demokratisiert.

Einer der wesentlichen Engpässe bei der Entwicklung von KI-Modellen war die sorgfältige Vorbereitung von Metadaten, die die Komplexität der KI-Entwicklung maßgeblich beeinflusst. Die Beschaffung hochwertiger Metadaten stellte eine Herausforderung dar, die Zeit- und Kostenaufwand in großem Maße beeinträchtigte. WorkML.ai führte eine Analyse durch und stellte fest, dass eine Person über 12.345 Jahre benötigen würde, um 35 Millionen Einheiten hochwertiger Metadaten zu verarbeiten.

Durch die Einführung des AI Global Annotation Hub will WorkML.ai die Erstellung von Metadaten durch ein riesiges Netzwerk von Annotatoren weltweit erleichtern. Dieser Hub reduziert den Aufwand für die Datenanmerkung erheblich und optimiert den gesamten Prozess der Metadatengenerierung. Die Integration von Kryptowährung, insbesondere des WML-Tokens, rationalisiert interne Zahlungen und Belohnungen für die Teilnehmer und reduziert die Kosten um etwa das Zehnfache.

Mit Mechanismen wie Proof of Stake (PoS) und Proof of Work (PoW) bietet das WorkML.ai-Projekt Anreize für langfristiges Halten und Investieren in die Plattform. Darüber hinaus werden Annotatoren auf Grundlage der Qualität und Quantität ihrer Arbeit belohnt, was die Effizienz und Produktivität steigert. Das WML-Token verfügt über ein Token-Wachstumspotenzial von mehr als dem Zehnfachen und ermöglicht Lufttropfen als Chance, kostenlose Tokens zu verdienen und ein breiteres Publikum in das Projekt einzubeziehen.

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