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DATA फाउंडेशन ने AI के मल्टी-बिलियन डॉलर प्रशिक्षण डेटा बाधा को हल करने के लिए लॉन्च किया

DATA फाउंडेशन ने AI के मल्टी-बिलियन डॉलर प्रशिक्षण डेटा बाधा को हल करने के लिए लॉन्च किया

[प्रेस विज्ञप्ति – पैलो आल्टो, संयुक्त राज्य अमेरिका, 25 जून, 2026]

स्टोरी ने द डेटा फाउंडेशन के रूप में पुनः ब्रांडिंग की, डेटा नेटवर्क लॉन्च किया जिसमें प्रमुख केल्ड एआई एकीकरण है, जो प्लेटफॉर्म पर 1.5 बिलियन उपयोगकर्ता-योगदानित रिकॉर्ड दर्ज करता है

फाउंडेशन ट्रेस भी पेश करता है, जो सहमति, लाइसेंसिंग और डेटा उत्पत्ति के लिए पहला सार्वजनिक ऑडिट लेयर है

आज, स्टोरी ने द डेटा फाउंडेशन (“डेटा”) बनने के लिए एक रणनीतिक संक्रमण की घोषणा की और ट्रेस लॉन्च किया, जो एआई प्रशिक्षण डेटा की उत्पत्ति और लाइसेंसिंग के लिए एक ऑनचेन रजिस्ट्रि है। लॉन्च में केल्ड के साथ एक प्रमुख एकीकरण शामिल है, जो दुनिया का सबसे बड़ा ऑप्ट-इन मानव डेटा मार्केटप्लेस है, जो नेटवर्क पर 1.5 बिलियन उपयोगकर्ता-योगदानित रिकॉर्ड दर्ज करता है। एंड्रिया मट्टोनी द डेटा फाउंडेशन के सीईओ बनते हैं, और केल्ड के संस्थापक, अवि पटेल, मुख्य डेटा अधिकारी के रूप में सलाहकार पद में शामिल होते हैं।

एआई का प्रशिक्षण डेटा एक बाधा पर पहुँच गया है

डेटा की ओर बदलाव उस दिशा को दर्शाता है जहाँ बाजार सबसे अधिक खींच रहा है। एआई प्रशिक्षण डेटा बौद्धिक संपदा की सबसे मूल्यवान और सबसे कम हल की गई श्रेणी के रूप में उभरा है। फ्रंटियर एआई लैब्स एक बहु-बिलियन डॉलर के डेटा बाधा पर पहुँच गए हैं, जहाँ इंटरनेट को स्क्रैपिंग के लिए प्रभावी रूप से समाप्त कर दिया गया है। शेष आपूर्ति या तो महंगी और विशेष है या कानूनी रूप से अप्रलेखित है, जिससे लैब्स के पास डेटा को बड़े पैमाने पर स्रोत करने, इसकी उत्पत्ति को साबित करने या इसकी गुणवत्ता की गारंटी देने का कोई तरीका नहीं है।

कानूनी दांव बढ़ रहे हैं, क्योंकि फ्रंटियर लैब्स बाजार-परिभाषित उत्पादों पर दांव लगा रहे हैं जो अस्पष्ट नेटवर्क के माध्यम से प्राप्त डेटा पर आधारित हैं, अक्सर बिना स्पष्ट सहमति या अधिकार क्षेत्र के रिकॉर्ड के। स्क्रैप किए गए और बिना दस्तावेज़ डेटा अब एंटरप्राइज-ग्रेड एआई के लिए एक विकल्प नहीं है।

“एआई में चुनौती अब कंप्यूट और आर्किटेक्चर से स्रोत और उत्पत्ति की ओर बढ़ गई है। जैसे-जैसे स्क्रैप करने योग्य वेब टूटता है, लैब्स के लिए सवाल यह है कि रसीदें कौन रख रहा है,” कहा आंद्रेया मट्टोनी, सीईओ का दDATA फाउंडेशन। “Kled के साथ, हम डेटा की पूर्ण पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी को ग्रह पर AI प्रशिक्षण डेटा के सबसे बड़े पूल के साथ जोड़ते हैं।”

विश्वसनीय एआई डेटा के लिए बुनियादी ढांचा बनाना

DATA मूल मिशन पर आधारित है कि इंटरनेट के लिए डेटा और बौद्धिक संपत्ति (IP) परत प्रदान करना, यह पहचानते हुए कि इस युग में सबसे महत्वपूर्ण डेटा और IP का रूप AI प्रशिक्षण डेटा है। DATA नेटवर्क AI प्रशिक्षण के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा लाता है, जो Kled के साथ एक प्रमुख एकीकरण द्वारा समर्थित है। आज से, Kled के लाइसेंसिंग रेल और योगदानकर्ता रसीदें DATA नेटवर्क पर चलती हैं, जिसमें स्थिर मुद्रा भुगतान के लिए अतिरिक्त समर्थन शामिल है, जिसमें प्रोग्रामेटिक कानूनी सुरक्षा के साथ 1.5 बिलियन उपयोगकर्ता-योगदान किए गए रिकॉर्ड को पंजीकृत करना शामिल है।

“फ्रंटियर लैब्स ने खुले वेब पर उपलब्ध उच्च गुणवत्ता वाले, मानव-निर्मित सार्वजनिक पाठ की आपूर्ति समाप्त कर दी है। डेटा-स्रोत प्रावेंस दिखाने वाले आपूर्तिकर्ता अगले दशक के सौदों में जीतेंगे, और यही हमारी शर्त है,” कहा अवी पटेल, सीईओ और संस्थापक का क्लेड और अंशकालिक सलाहकार सीडीओ द DATA फाउंडेशन. “अंधाधुंध डेटा स्रोत करने के बजाय, क्लेड का डेटा मार्केटप्लेस और DATA की ऑडिटेबल चेन ऑफ कस्टडी वास्तव में लैब्स को डेटा लाइसेंस करने के लिए आवश्यक चीजों पर केंद्रित हैं, जिससे विश्वास और पारदर्शिता के साथ डेटा लाइसेंस किया जा सके।”

ट्रेस एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए सार्वजनिक ऑडिट लेयर के रूप में लॉन्च होता है

ट्रेस, DATA फाउंडेशन का सार्वजनिक ऑडिट और खोज प्लेटफॉर्म, आज क्लेड एकीकरण के साथ लॉन्च होता है। ट्रेस हर योगदान के लिए अपरिवर्तनीय, गोपनीय रसीदें उत्पन्न करता है, जिससे लैब्स सेकंडों में डेटा सेट की वैधता की पुष्टि कर सकते हैं। दुनिया भर में उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड किए गए प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए, DATA पर एक रसीद उत्पन्न की जाएगी, जिससे योगदानकर्ताओं के डेटा और बौद्धिक संपत्ति के लिए अपस्ट्रीम मुआवजे की अनुमति मिलती है। यह एक सत्यापित और अनुपालन एआई प्रशिक्षण डेटा बाजार की तत्काल आवश्यकता को संबोधित करता है, जो एक कानूनी और संचालन की खाई बन गया है।

एक व्यापक योगदानकर्ता नेटवर्क

DATA का सिद्धांत Poseidon द्वारा मान्य किया गया, जो Story द्वारा विकसित AI डेटा प्रोसेसिंग प्रोजेक्ट है, जो कच्चे मानव डेटा को प्रामाणिकता और गुणवत्ता के लिए साफ, सामान्यीकृत और स्कोर करता है, यह सुनिश्चित करता है कि हर रिकॉर्ड जो खरीदार तक पहुंचता है वह मॉडल-तैयार है। Poseidon की प्रारंभिक सफलता ने फ्रंटियर लैब्स के साथ AI प्रशिक्षण डेटा के अवसर को साबित किया। a16z द्वारा समर्थित और अब पूरी तरह से DATA पर चल रहा है, इसका योगदानकर्ता ऐप Numo आज लाइव है, जो वास्तविक समय के भुगतान के बदले हजारों योगदानकर्ताओं को AI अर्थव्यवस्था में लाता है।

“हमने इंटरनेट के लिए एक आईपी लेयर बनाने के लिए Story शुरू की, और इस युग का सबसे महत्वपूर्ण आईपी वह डेटा है जिसे आप स्क्रैप नहीं कर सकते: एक सर्जन के हाथ कैसे चलते हैं, एक रोबोट कैसे पकड़ता है, लोग वास्तविक दुनिया में कैसे बोलते हैं, ड्राइव करते हैं और काम करते हैं,” कहा SY Lee, PIP Labs के CEO और The DATA Foundation के रणनीतिक सलाहकार. “DATA वह जगह है जहां यह विश्वास आगे बढ़ता है: एक एंड-टू-एंड नेटवर्क जो वास्तविक दुनिया के डेटा की उत्पत्ति को साबित करता है, इसे लाइसेंस देता है, और उन लोगों को भुगतान करता है जिन्होंने इसे बनाया। “

टोकन माइग्रेशन और पारिस्थितिकी तंत्र निरंतरता

यह $IP टोकन बिना किसी कार्रवाई की आवश्यकता के मौजूदा धारकों के लिए $DATA में एक-से-एक माइग्रेट करता है। माइग्रेशन मार्गदर्शन, विनिमय समय, और एक FAQ यहाँ उपलब्ध है।

DATA फाउंडेशन के बारे में

डेटा फ्रंटियर एआई में सबसे बड़ा बाधा है। डेटा मॉडल ज्यादातर या तो लोगों और कंपनियों के साथ अलग-थलग होते हैं, या अभी तक मौजूद नहीं हैं, और तब तक नहीं होंगे, जब तक प्रोत्साहन इसे बनाने के लिए संरेखित नहीं होते। DATA नेटवर्क दुनिया के एआई ऑडिट रेल हैं जो हर प्रयोगशाला द्वारा पूछे जाने वाले तीन सवालों का जवाब देने के लिए बनाए गए हैं: क्या आप बड़े पैमाने पर डेटा प्राप्त कर सकते हैं, यह साबित कर सकते हैं कि यह कहाँ से आया, और इसकी गुणवत्ता की गारंटी दे सकते हैं? योगदानकर्ता ऐप्स जैसे Numo और Kled ऑप्ट-इन मानव डेटा प्रदान करते हैं; Trace हर रिकॉर्ड को एक सार्वजनिक, छेड़छाड़-प्रूफ रसीद देता है; Poseidon इसे मॉडल-तैयार डेटा सेट में बदल देता है, ताकि फ्रंटियर एआई एक ऐसे आधार पर आगे बढ़ता रहे जिस पर वह भरोसा कर सके। $IP अब $DATA है। अधिक जानकारी के लिए datafdn.org पर जाएं।

स्रोत: CryptoPotato

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