WorkML.ai 通过为企业、投资者和从客户到数据注释者的广泛用户提供有形价值，重新定义了加密货币市场的格局。 它超越了代币发行的投机浪潮，通过服务佣金建立了可靠的收入模式。 这种方法确保了稳定的资金流，同时将项目的价值植根于其提供的现实利益。

WorkML.ai 满足了科技行业对训练 AI 系统至关重要的详细数据集的迫切需求，降低了 AI 开发的成本和时间。 它促进人工智能技术在各个领域的更广泛采用，提供高质量的数据集，从而增强神经网络训练和效率。

WorkML.ai 的故事

WorkML.ai项目的故事始于 2020 年 Michael Bogachev 和 Denis Davydov 的会面，当时他们在一家成功的乌克兰初创公司工作，该初创公司被阿联酋最大的物流公司收购。 2023 年晚些时候，他们穿越欧洲，在布达佩斯相遇，并在那里发现了该项目的核心概念。

在寻找想法的过程中，他们特别关注人工智能和加密货币领域的现有趋势。 Denis 在加密货币方面已经拥有丰富的经验，曾于 2022 年至 2023 年在美国加密货币公司工作，并于 2016 年至 2019 年参与人工智能和加密货币初创公司。迈克尔还在 2016 年至 2022 年期间利用人工智能开发物流系统。

根据他们的经验，他们发现了准备大型人工智能模型的一些瓶颈。 第一个瓶颈是处理大型数据集，Nvidia 成功解决了这个问题，在发布加速器后，Nvidia 的股价在 2023 年增加了一倍多。https://www.youtube.com/watch?v=Pmkcp8Mk0bg

第二个瓶颈并不那么明显，因为它只能由直接参与训练模型的人来识别。 这个瓶颈是元数据的准备，它与数据一起输入到模型中。

元数据是一个关键元素，它允许神经网络解释可视化、语音或书写的内容，以及它与其他对象的关系。

您可以在 WorkML.ai项目白皮书中了解有关此信息的更多信息。

不过，准备元数据可能是一项艰巨的任务。

例如，要处理 500 万张图像，需要大约 30-4000 万个元数据单元，因为每个图像都有多个对象，每个对象都需要不同的标记。 与矩形相比，更精确的注释方法（例如Polygon）可以提高神经网络的性能。 生成这些元数据不仅需要大量劳动力，而且需要大量的财政资源。 例如，单个注释者每天可以创建 135 个单元，每月可以创建 2,835 个单元。 对于 3500 万单位的元数据，一个人需要超过一千年的时间，一个 100 人的团队需要大约十年的时间，而 1000 人大约需要一年的时间。

创建如此大量元数据的成本可能超过 2000 万美元

WorkML.AI的解决方案

该解决方案涉及在 WorkML 平台上建立一个就业中心，来自世界各地的个人可以在这里参加入职价格，成为注释者和数据验证者劳动力的一部分。 这种方法可以动员数以万计的注释者来执行注释任务。

此外，企业还可以通过WorkML平台建立自己的标注部门，将外包标注人员纳入自己的团队。 该策略旨在将注释的质量和速度提高几个数量级，同时还将注释成本降低大约十倍。

WorkML.AI 代币：WML

此外，为了优化开支和费用，该项目允许使用加密货币进行交易。 重要的是，该项目引入了其代币——WML，将用于内部支付和注释者报酬。

该代币具有奖励系统，例如：

• 权益证明 (PoS)，支付范围从每月 0.5%（有保证）到每月高达 5%（来自项目利润），
• Human 的权益证明 (H-PoS) 为执行实际工作的注释者提供双倍利润，
• 注释机制被视为挖矿，或人类工作量证明（H-PoW），意味着完成的工作越多、越好，奖励就越高。
• 多层次推荐奖励

WorkML.ai 正在通过为从企业和投资者到客户和数据注释者的广泛参与者提供真正的利益来重塑加密货币市场。 它不再依赖投机性代币发行，而是开发了一种基于服务费的可靠收入模式。 这种方法不仅确保了持续的资金流入，而且还使项目的价值基于其提供的实际收益。通过其社交网络渠道关注 WorkML.ai：

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