Peluang industri: pergeseran paradigma dari umum ke vertikal
Pasar model bahasa besar global (LLM) sedang mengalami pertumbuhan eksplosif, diperkirakan akan mencapai ukuran 260 miliar dolar AS pada tahun 2030. Dalam bidang profesional seperti kesehatan, keuangan, dan hukum, permintaan untuk layanan cerdas yang terperinci dan terfokus meningkat pesat. Kontradiksi inti yang dihadapi industri AI saat ini adalah: model umum tradisional sulit memenuhi tuntutan ketat dari skenario profesional, sedangkan membangun model vertikal sendiri menghadapi tiga tantangan: kualitas data, cadangan bakat, dan pengendalian biaya.
Mckinsey Research menunjukkan bahwa 73% perusahaan terhambat oleh kualitas data saat menerapkan AI, dan biaya pelabelan data di bidang profesional adalah 5-8 kali lipat dari skenario umum. Dalam konteks ini, DecideAI mengambil titik awal dengan 'modelisasi profesional sebagai layanan', membangun infrastruktur AI terbuka pertama yang ditujukan untuk bidang vertikal. Ekosistem inovatifnya melalui arsitektur gabungan blockchain + AI sedang membentuk kembali paradigma pengembangan LLM.
Arsitektur teknologi: siklus nilai trinitas.
1. Decide Protocol — — pabrik penyempurnaan model.
Mengadopsi kerangka pelatihan campuran pembelajaran penguatan dan umpan balik manusia (RLHF), membangun sistem peningkatan yang mencakup seluruh siklus hidup model:
Mekanisme pelatihan yang tepat: menggabungkan penilaian ketidakpastian heteroskedastik arsitektur DeBERTa v3, untuk memantau kualitas data secara dinamis.
Jaringan kolaborasi ahli: melalui perhitungan nilai Data Shapley dan fungsi pengaruh, mengukur kontribusi setiap titik data terhadap kinerja model.
Sistem evolusi berkelanjutan: berdasarkan kerangka TRLX dan algoritma PPO, membangun umpan balik lingkaran tertutup antara kinerja model dan data interaksi waktu nyata.
Dalam pengujian skenario diagnosis medis, protokol ini meningkatkan akurasi model sebesar 42%, dan mengurangi tingkat halusinasi menjadi di bawah 0,3%. Inovasinya terletak pada memperluas RLHF tradisional menjadi protokol pelatihan yang ditingkatkan yang mencakup pelacakan data, pengukuran kontribusi, dan optimasi waktu nyata.
2. Decide ID — — lapisan identitas digital yang dapat dipercaya.
Sistem「bukti kepribadian」(PoP) yang inovatif melampaui batasan KYC tradisional:
Sistem verifikasi multi-dimensi: menggabungkan bukti biometrik, sertifikat pendidikan, dan sertifikasi pekerjaan dalam skema bukti tanpa pengetahuan (ZKP).
Mekanisme kepercayaan dinamis: terus memperbarui skor reputasi melalui analisis perilaku di blockchain.
Arsitektur perlindungan privasi: mengadopsi model identitas berdaulat (SSI), mencapai pengumpulan data yang minimal.
Sistem ini meningkatkan efisiensi verifikasi kualifikasi untuk penanda profesional sebesar 80%, berhasil menghentikan 99,6% serangan identitas palsu dalam skenario risiko keuangan. Nilai inti terletak pada pembangunan hubungan produksi baru di era AI — — menjadikan nilai profesional kontributor data dapat diukur, diperdagangkan, dan terakumulasi.
3. Decide Cortex — — jaringan kolaborasi model.
Membangun platform Model sebagai Layanan (MaaS) yang terbuka:
Perpustakaan model ganda: mencakup 12 jenis model dasar dan 28 model khusus untuk skenario vertikal.
Sistem penyebaran cerdas: mendukung tiga mode pemanggilan API, penyebaran privat, dan pelatihan campuran.
Ekosistem aliran nilai: melalui token DCD untuk mencapai siklus tertutup penggunaan model, perdagangan data, dan insentif kontribusi.
Kasus aplikasi khas「Redactor」model pemeriksaan konten, mencapai akurasi identifikasi konten ilegal sebesar 98,7% dalam skenario media sosial, dengan kecepatan respons yang meningkat 5 kali lipat dibandingkan dengan solusi tradisional. Sistem pelacakan model yang unik di platform ini memastikan setiap versi pelatihan dapat diverifikasi dan diaudit.
Keunggulan ekosistem: membangun internet nilai di era AI.
Terobosan inovatif DecideAI terletak pada tiga dimensi:
Pemberdayaan nilai data: melalui model ekonomi Token, mengubah kontribusi pengetahuan profesional menjadi aset digital yang dapat diperdagangkan.
Jaringan kolaborasi: membangun protokol pengembangan kolaboratif model antar lembaga dan bidang, mengurangi lebih dari 60% biaya penelitian dan pengembangan yang berulang.
Transparansi tata kelola: berdasarkan buku besar terdistribusi blockchain, mencapai auditabilitas penuh untuk seluruh proses pelatihan model.
Dalam hal kepatuhan, sistem ini dilengkapi dengan kerangka kompatibel GDPR, melalui kontrol akses dinamis dan teknologi privasi diferensial, memastikan penggunaan yang sesuai untuk data sensitif seperti data medis. Ekosistem telah terbentuk dengan lebih dari 900 penanda profesional dan lebih dari 50 ahli industri dalam jaringan kolaborasi terdistribusi.
Tim pendiri: visi teknologi yang menggabungkan berbagai disiplin.
Tim inti mengumpulkan talenta lintas disiplin dari rekayasa AI, sistem terdistribusi, dan kebijakan publik:
Raheel (CEO): Latar belakang rekayasa perangkat lunak dari Universitas Waterloo, memimpin desain arsitektur untuk 3 produk dengan pengguna lebih dari sepuluh juta.
Jesse Glass (Kepala Ilmuwan AI): Otoritas di bidang pembelajaran penguatan, memiliki 12 paten pembelajaran mesin.
Tareq (Kepala Arsitek): Merancang sistem layanan mikro yang memproses 1 miliar permintaan per hari, ahli dalam arsitektur pembelajaran terdistribusi.
Pema (COO): Ahli pasar modal global, memimpin pengembangan kebijakan teknologi lintas negara.
Model penggerak ganda yang unik dari tim ini, memungkinkan mereka tetap berada di posisi terdepan dalam pembangunan sistem kepatuhan seperti RUU AI Uni Eropa dan kerangka NIST AS.
Pandangan industri: mendefinisikan standar AI 2.0.
Dengan meningkatnya pengawasan global dan peningkatan kebutuhan industri, jalur「spesialisasi + desentralisasi」yang diperkenalkan oleh DecideAI sedang menjadi tren baru. Nilai ekosistemnya tidak hanya terletak pada terobosan teknologi, tetapi juga dalam membangun sistem distribusi nilai yang berkelanjutan — — menciptakan hubungan simbiosis antara produsen data, pengembang model, dan pengguna akhir.
Dalam fase kunci perkembangan AI ke industri, praktik DecideAI membuktikan nilai profesional dari model kolaborasi terbuka. Metodologi ini, yang mendalami pengetahuan profesional manusia dalam evolusi model, mungkin akan menjadi standar industri untuk infrastruktur AI generasi berikutnya.