Grass es un proyecto DePIN construido en la red Solana que aprovecha el ancho de banda de internet no utilizado para recopilar información de redes públicas. Esta información se utiliza luego para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y establecer un mercado de datos transparente que recompensa a todos los participantes. El protocolo utiliza el ancho de banda de los dispositivos de los usuarios para buscar la información necesaria, procesar los datos recopilados y registrar su historial de procedencia en la cadena de bloques utilizando pruebas de conocimiento cero (ZKPs).
Los LLM, o modelos de lenguaje grandes, se entrenan con miles de millones de palabras y frases de internet para entender cómo funciona el lenguaje. Cuantos más datos tienen, más inteligentes se vuelven. Grass proporciona un flujo continuo de datos de red pública, asegurando que los modelos de IA se mantengan actualizados y mejoren con el tiempo. Grass es el producto estrella de Wynd Network, fundada en 2023 por Andrej Radonjic y Chris Nguyen.
Los creadores de Grass lo describen como un modelo de mercado de datos más justo en comparación con los monopolios existentes de Web2, que no comparten los ingresos del contenido de formación de IA y controlan el acceso a la información. Básicamente, Grass ha creado una red de miles de dispositivos de usuario que recopilan información de sitios web y la entregan a clientes interesados, principalmente para el entrenamiento de modelos de IA. El extremo de entrada de la red es el cliente, que envía solicitudes a Grass para obtener datos de fuentes específicas. El extremo de salida es el servidor web que contiene la información solicitada. El protocolo dirige las solicitudes del cliente a un nodo específico que se pone en contacto con el servidor, extrae los datos, los cifra y los envía de vuelta.
Los participantes clave en este sistema incluyen:
Grass sirve como una capa de datos para la infraestructura de IA, recopilando, limpiando y estructurando la información necesaria para entrenar modelos de IA. Al hacer que los datos sean accesibles, Grass elimina las disparidades entre los grandes laboratorios y los pequeños desarrolladores de IA. Por ejemplo, Reddit proporciona acceso gratuito a la API de Google a través de acuerdos exclusivos, pero los usuarios de terceros no pueden acceder a ella. Twitter, Meta, Medium y otras plataformas Web2 también han restringido el scraping de datos. Grass reemplaza los grandes centros de datos, que son fáciles de detectar y bloquear, con una red descentralizada de dispositivos de usuario. Esto permite recopilar datos a través de decenas de miles de pequeños canales con IPs residenciales, evitando las restricciones de acceso a datos. El protocolo solo solicita información disponible públicamente.
Otro problema es la "envenenamiento" o distorsión intencional de matrices de datos por parte de fuentes o proveedores de datos. Esta es una estrategia común utilizada en las "guerras de datos" para contrarrestar el scraping de datos. Implica distorsionar deliberadamente datos accesibles a través de APIs abiertas, incluyendo la introducción de "ruido," para hacer que la recopilación a gran escala y el uso posterior sean desafiantes. Por ejemplo, después de lanzar nuevos modelos de IA como Gemini, los informes de medios han destacado respuestas sesgadas hacia ciertos grupos raciales o sociales. Esto es un resultado directo de la capacitación con información incorrecta. Dada la gran cantidad de datos, la verificación manual o el seguimiento de los cambios realizados durante la estructuración es impráctico. Grass aborda este problema a través de la cadena de bloques y pruebas de conocimiento cero, lo que permite la verificación de las fuentes de información, confirmando qué nodo respondió a la solicitud y de dónde provino la información. Por lo tanto, cualquier desarrollador de IA independiente puede solicitar información de servidores de red a través de Grass a un costo relativamente bajo o comprar bases de datos limpias y estructuradas para el entrenamiento de modelos.
14 de septiembre de 2024: Grass completó una ronda de financiación de la Serie A liderada por Hack VC, con la participación de Polychain Capital, Delphi Digital, Lattice y Brevan Howard Digital. La cantidad recaudada no fue revelada.
18 de diciembre de 2023: GRASS completó una ronda de financiamiento inicial de $3.5 millones liderada por Polychain Capital y Tribe Capital.
Valoración de la última ronda de financiación: $1 mil millones
$GRASS servirá como el mecanismo de incentivos principal para el protocolo, permitiendo a los titulares participar en la red de Grass de las siguientes maneras:
El suministro total de tokens $GRASS permanecerá fijo en 1,000,000,000 tokens.
Gate.io ha lanzado el comercio al contado y de futuros para GRASS. Consulta los últimos precios, gráficos y datos de GRASS/USDT SpotyGRASSUSDT Perp!
La primera temporada de GRASS lanzó 100 millones de tokens, y la segunda temporada de lanzamiento de 170 millones de tokens ha comenzado. Hay tres tasas de minería: móvil a 1x, nodos avanzados a 1.25x y escritorio a 2x.
Grass es un proyecto DePIN construido en la red Solana que aprovecha el ancho de banda de internet no utilizado para recopilar información de redes públicas. Esta información se utiliza luego para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y establecer un mercado de datos transparente que recompensa a todos los participantes. El protocolo utiliza el ancho de banda de los dispositivos de los usuarios para buscar la información necesaria, procesar los datos recopilados y registrar su historial de procedencia en la cadena de bloques utilizando pruebas de conocimiento cero (ZKPs).
Los LLM, o modelos de lenguaje grandes, se entrenan con miles de millones de palabras y frases de internet para entender cómo funciona el lenguaje. Cuantos más datos tienen, más inteligentes se vuelven. Grass proporciona un flujo continuo de datos de red pública, asegurando que los modelos de IA se mantengan actualizados y mejoren con el tiempo. Grass es el producto estrella de Wynd Network, fundada en 2023 por Andrej Radonjic y Chris Nguyen.
Los creadores de Grass lo describen como un modelo de mercado de datos más justo en comparación con los monopolios existentes de Web2, que no comparten los ingresos del contenido de formación de IA y controlan el acceso a la información. Básicamente, Grass ha creado una red de miles de dispositivos de usuario que recopilan información de sitios web y la entregan a clientes interesados, principalmente para el entrenamiento de modelos de IA. El extremo de entrada de la red es el cliente, que envía solicitudes a Grass para obtener datos de fuentes específicas. El extremo de salida es el servidor web que contiene la información solicitada. El protocolo dirige las solicitudes del cliente a un nodo específico que se pone en contacto con el servidor, extrae los datos, los cifra y los envía de vuelta.
Los participantes clave en este sistema incluyen:
Grass sirve como una capa de datos para la infraestructura de IA, recopilando, limpiando y estructurando la información necesaria para entrenar modelos de IA. Al hacer que los datos sean accesibles, Grass elimina las disparidades entre los grandes laboratorios y los pequeños desarrolladores de IA. Por ejemplo, Reddit proporciona acceso gratuito a la API de Google a través de acuerdos exclusivos, pero los usuarios de terceros no pueden acceder a ella. Twitter, Meta, Medium y otras plataformas Web2 también han restringido el scraping de datos. Grass reemplaza los grandes centros de datos, que son fáciles de detectar y bloquear, con una red descentralizada de dispositivos de usuario. Esto permite recopilar datos a través de decenas de miles de pequeños canales con IPs residenciales, evitando las restricciones de acceso a datos. El protocolo solo solicita información disponible públicamente.
Otro problema es la "envenenamiento" o distorsión intencional de matrices de datos por parte de fuentes o proveedores de datos. Esta es una estrategia común utilizada en las "guerras de datos" para contrarrestar el scraping de datos. Implica distorsionar deliberadamente datos accesibles a través de APIs abiertas, incluyendo la introducción de "ruido," para hacer que la recopilación a gran escala y el uso posterior sean desafiantes. Por ejemplo, después de lanzar nuevos modelos de IA como Gemini, los informes de medios han destacado respuestas sesgadas hacia ciertos grupos raciales o sociales. Esto es un resultado directo de la capacitación con información incorrecta. Dada la gran cantidad de datos, la verificación manual o el seguimiento de los cambios realizados durante la estructuración es impráctico. Grass aborda este problema a través de la cadena de bloques y pruebas de conocimiento cero, lo que permite la verificación de las fuentes de información, confirmando qué nodo respondió a la solicitud y de dónde provino la información. Por lo tanto, cualquier desarrollador de IA independiente puede solicitar información de servidores de red a través de Grass a un costo relativamente bajo o comprar bases de datos limpias y estructuradas para el entrenamiento de modelos.
14 de septiembre de 2024: Grass completó una ronda de financiación de la Serie A liderada por Hack VC, con la participación de Polychain Capital, Delphi Digital, Lattice y Brevan Howard Digital. La cantidad recaudada no fue revelada.
18 de diciembre de 2023: GRASS completó una ronda de financiamiento inicial de $3.5 millones liderada por Polychain Capital y Tribe Capital.
Valoración de la última ronda de financiación: $1 mil millones
$GRASS servirá como el mecanismo de incentivos principal para el protocolo, permitiendo a los titulares participar en la red de Grass de las siguientes maneras:
El suministro total de tokens $GRASS permanecerá fijo en 1,000,000,000 tokens.
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La primera temporada de GRASS lanzó 100 millones de tokens, y la segunda temporada de lanzamiento de 170 millones de tokens ha comenzado. Hay tres tasas de minería: móvil a 1x, nodos avanzados a 1.25x y escritorio a 2x.