- Концепция и цели проекта
- Экономика и модель вознаграждений
- Техническая архитектура Eidon AI
- Инфраструктура и сбор данных
- Команда, финансирование и ценности
Концепция и цели проекта
Eidon AI разрабатывает глобальную сеть по сбору уникальных мультимодальных данных, ориентированных на обучение систем embodied AI. Эти модели требуют информации не только о текстах или изображениях, но и о действиях, пространственных взаимодействиях и моторике. Для этого участники платформы выполняют задания, в которых фиксируют свои действия в реальном мире с помощью специальных устройств или смартфонов.
Такая концепция делает возможным создание масштабных наборов данных, которые недоступны централизованным компаниям. Платформа открывает доступ для участников со всего мира, включая регионы с уникальными культурными и физическими особенностями, что повышает разнообразие датасетов. Кроме того, Eidon AI делает акцент на этическом аспекте, гарантируя, что данные собираются добровольно и с вознаграждением для участников. Это позволяет проекту строить устойчивую репутацию и формировать доверие как у пользователей, так и у разработчиков AI-систем.
Экономика и модель вознаграждений
Eidon AI использует токенизированную модель поощрения, которая стимулирует честный и качественный вклад участников. Процесс взаимодействия выглядит так:
- Размещение задания — заказчик определяет тип данных, бюджет и сроки.
- Исполнение — участники сети выполняют сбор или маркировку информации.
- Проверка качества — данные проходят многоуровневую оценку.
- Выплата вознаграждения — по результатам проверки заказчик перечисляет оплату через блокчейн.
Кроме базовой модели оплаты за выполненные задания, проект рассматривает долгосрочные механизмы распределения прибыли от коммерческого использования данных. Это может означать, что участники смогут получать доход не только один раз, но и в течение всего периода эксплуатации датасета. Такой подход делает модель более устойчивой и привлекательной для постоянных участников. Он также помогает формировать активное сообщество, мотивированное поддерживать высокое качество и полноту предоставляемой информации.
Техническая архитектура Eidon AI
Технический фундамент платформы строится на модульной архитектуре и автоматизированных механизмах контроля качества данных.
| Компонент | Назначение |
|---|---|
| Post Quality MemAgent | Оценка данных по метрикам качества, включая PQ-score и alignment score |
| User Quality MemAgent | Формирование рейтинга и репутации участников |
| Slashing Mechanism | Штрафы за нарушения и недостоверные данные |
| Dispute & Guardian System | Система арбитража и защиты интересов участников |
| VLM оценки | Анализ материалов с помощью vision-language моделей |
Эта архитектура гарантирует, что в сеть попадают только качественные, проверенные и полезные данные, а сама система устойчива к злоупотреблениям. MemAgents позволяют автоматизировать большую часть работы по фильтрации и ранжированию информации, снижая нагрузку на модераторов и заказчиков. Механизмы защиты от атак и мошенничества делают Eidon AI более надёжным по сравнению с традиционными краудсорсинговыми платформами. Кроме того, открытый API позволяет сторонним разработчикам создавать интеграции и расширения, повышая ценность экосистемы.
Инфраструктура и сбор данных
Инфраструктура Eidon AI включает мобильные задания (Quests), маркетплейс для взаимодействия заказчиков и исполнителей, сервисы разметки и библиотеку готовых датасетов. Задания позволяют участникам быстро приступить к сбору данных, а маркетплейс обеспечивает гибкую настройку заказов под конкретные потребности.
Проект активно разрабатывает специализированные устройства, которые делают процесс сбора данных более точным и удобным. Перчатки для отслеживания движений пальцев и очки для фиксации направления взгляда позволяют собирать уникальную информацию, недоступную при использовании стандартных камер. Такие данные критически важны для обучения AI-моделей, которым необходимо понимать сложные моторные и визуальные сценарии. В перспективе Eidon AI планирует расширить линейку оборудования, включая сенсоры для роботов и устройства для сбора тактильной информации.
Команда, финансирование и ценности
Проект был основан в 2024 году Петром Тотом (CEO) и Сэмом Падильей (сооснователь). Уже на раннем этапе Eidon AI получил $3,5 млн инвестиций в посевном раунде от Framework Ventures и cyber Fund, что подтвердило доверие со стороны индустрии Web3.
Ценности проекта включают децентрализацию, прозрачность и сохранение права собственности на данные. Eidon AI стремится к созданию среды, где каждый участник имеет равные возможности вне зависимости от географического положения или технической оснащённости. Приверженность открытости и сотрудничеству помогает привлекать партнёров из исследовательских центров, университетов и технологических компаний. В долгосрочной перспективе проект намерен стать стандартом в области сбора и распределения данных для AI-индустрии, предлагая безопасный и справедливый способ обмена ценными наборами данных.
