摘要
Firstbatch 开发的 Dria 平台结合 Arweave 和 AR.IO 的力量，解决了人工智能数据采集中的成本、效率及隐私问题。Dria 利用去中心化的数据存储方案，确保数据不可篡改且来源透明，为 AI 提供高质量、无需权限的数据支持。通过集成 Dria，Firstbatch 降低了数据管理成本，并确保了数据的准确性和可靠性，推动了人工智能模型性能的提升，开启了由去中心化数据驱动的 AI 新纪元。
作者：AR.IO
审阅：0xmiddle
来源：内容公会 - 新闻
排版：AyamGoreng
人工智能正在重塑商业和文化，其影响有望与工业革命相媲美。几秒钟就能生成故事、文章、图片和视频或软件代码，人工智能改变了游戏规则。随着人工智能功能的扩展，真实与生成之间的界限变得越来越模糊。
然而，建立更好的人工智能模型所面临着不为人知的重重挑战。许多早期的人工智能系统都是在公开的互联网数据上训练的，吸收的信息包含着真相、错误和偏见。要创建能为社会做出积极贡献的人工智能，模型需要获得高质量、可靠的和无需权限的数据。
用于人工智能的传统数据采集方法往往成本高昂、效率低下，且充满隐私问题。克服这一困境的关键问题是：如何在不增加开发成本的情况下弥合这一差距？
Firstbatch Dria 简介
Firstbatch（https://www.firstbatch.xyz/）是一家专注于人工智能合成数据的初创公司，正在开发 Dria 平台迎头解决这一问题。Dria 可将公共知识转化为检索增强生成（RAG）模型。Dria 的 RAG 模型具有多项优势，包括：
- 永久免费访问
- 需要时可在本地使用
- 无需权限且经过验证的数据
Dria 集可扩展性、成本效益和数据去中心化控制于一身，是面向人工智能开发人员的极具吸引力的选择。
Dria 的工作原理
Dria（https://dria.co/）使用基于区块链的存储解决方案 Arweave 和 AR.IO 的去中心化网关网络来管理数据上传和检索。
Arweave 的存储协议可确保数据不可更改并具有明确的出处，这意味着数据一旦存储，就无法更改或删除，且数据来源是透明和可追溯的。这种方法保证了人工智能数据集的完整性和质量，对提高人工智能能力至关重要。
通过利用这些功能，Dria 使人工智能模型能够访问最新的、经过验证的信息，大大减少了中心化数据源经常出现的偏差和不准确性。
Firstbatch 与 Dria 整合
Firstbatch 已将 Dria 整合到其业务中，大大降低了与数据采集和管理相关的成本。利用 Arweave 和 AR.IO 的网关网络，Firstbatch 保留了对输入其人工智能模型的数据的完全控制，从而确保了高质量的输入。
Dria 还利用了 AR.IO 的 Turbo SDK，这有助于可靠、快速地上传数据——每月可处理超过 25GiB 的数据（上亿笔交易）。
💡「通过与 AR.IO 合作，使用 Turbo SDK，Dria 已成功将 4 亿多笔知识交易上传到 Arweave ，由 2200 多份智能合约提供安全保障，这样任何人都可以访问这个不断增长的知识版图，开启一个学习的世界。」
对人工智能发展的影响
Dria 的整合提高了模型的准确性、可靠性和多功能性，对 Firstbatch 的人工智能产品线产生了深远影响。
通过访问不断增长且可验证的知识库，Firstbatch 的人工智能代理可以处理更广泛的任务，从而实现更先进的功能和更好的用户体验。
结论
Firstbatch 与 AR.IO 合作推出的 Dria 展示了去中心化技术彻底改变人工智能的潜力。通过利用 Arweave 和 AR.IO，Firstbatch 不仅改进了其人工智能模型，还促进了知识的民主化——确保信息的可访问性、可验证性以及不受中心化控制的限制。
随着不断创新，Firstbatch 正在为由永久性高质量数据驱动的人工智能发展新时代奠定基础。
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