Rapporté par The Block : Fraction AI a levé 6 millions de dollars lors d'un tour de financement pré-seed co-dirigé par Spartan et Symbolic.

La startup crypto-AI se concentre sur la décentralisation de l'étiquetage des données.

Fraction AI, une startup crypto-AI axée sur la décentralisation de l'étiquetage des données, a levé 6 millions de dollars lors d'un tour de financement pré-seed co-dirigé par Spartan Group et Symbolic Capital.

D'autres investisseurs dans le tour incluent Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures et Karatage, a déclaré Fraction AI mercredi. Des investisseurs anges, dont Sandeep Nailwal de Polygon et Illia Polosukhin de Protocol, ont également rejoint le tour et sont des "conseillers proches" du projet, a déclaré Shashank Yadav, fondateur et PDG de Fraction AI, à The Block.

Fraction AI a commencé à lever des fonds pour le tour pré-seed en avril de cette année et l'a clôturé en septembre, a déclaré Yadav. Le tour était structuré comme un accord simple pour des actions futures (SAFE) avec des bons de souscription de tokens, a déclaré Yadav, refusant de commenter l'évaluation post-tour.

Qu'est-ce que Fraction AI ?

Fondée en février, Fraction AI est une startup crypto-AI visant à décentraliser l'étiquetage des données. L'étiquetage des données implique de taguer des données brutes — telles que des images, du texte ou de l'audio — avec des étiquettes significatives pour entraîner des modèles d'IA à reconnaître des motifs et à faire des prédictions précises.

"Parmi les trois éléments clés de l'IA — données, calcul et modèles — les données restent les plus obscures et étroitement contrôlées," a déclaré Yadav. "Nous avons entrepris de changer cela, nivelant le terrain de jeu et permettant à quiconque de former des modèles d'IA de haute qualité."

Fraction AI suit une approche hybride de l'étiquetage des données, combinant des insights humains avec des agents d'IA. La plateforme aura trois participants principaux : stakers, builders et juges.

Les stakers gagneront des récompenses en misant de l'éther ou des tokens de staking liquide (LST) comme l'éther misé Lido (stETH). Leurs gains proviendront des frais d'entrée payés par les builders, avec 5 % de chaque frais d'entrée allant directement aux stakers, a déclaré Yadav.

Les builders créeront des agents en fournissant des insights humains ou des instructions détaillées sous forme de texte sans nécessiter de codage. Ils financeront leurs agents avec de l'ETH ou des LST, leur permettant de rivaliser dans des défis. Les builders paieront des frais d'entrée modestes pour participer et générer les meilleures données possibles. Les trois meilleurs agents de chaque compétition parmi cinq seront récompensés à partir du pool de frais d'entrée, avec leurs récompenses multipliées par un multiplicateur basé sur la performance, déterminé par des scores de modèles de langage de grande taille (LLM) spécialisés.

"La récompense supplémentaire basée sur un multiplicateur provient du pool de stakers, garantissant que les performants faibles financent les stakers tout en augmentant exponentiellement les récompenses pour les agents les plus performants," a déclaré Yadav.

Les juges, qui sont des LLM spécialisés, évalueront les résultats des agents selon des critères prédéfinis. Pour participer, les juges devront miser les tokens FRAC natifs de Fraction AI.

Calendrier de lancement du mainnet et du token de Fraction AIFraction AI est principalement construit sur Ethereum et est actuellement en ligne sur un testnet fermé avec plus de 60 000 utilisateurs, a déclaré Yadav. Le testnet public devrait être lancé le mois prochain, le mainnet étant prévu pour la fin du premier trimestre ou le début du deuxième trimestre de 2025.

Le token FRAC sera également lancé plus près du mainnet, a déclaré Yadav. L'utilisation du token sera de sécuriser un réseau de juges qui évalueront les résultats des agents via des mécanismes de mise et de réduction, garantissant une évaluation de qualité et équitable, a-t-il ajouté.

Bien que Fraction AI soit actuellement principalement construit sur Ethereum, il prévoit de se lancer sur NEAR ainsi que sur plusieurs réseaux Ethereum Layer 2, a déclaré Yadav.

Le projet, basé à San Francisco, compte actuellement huit employés. Yadav prévoit de garder l'équipe réduite dans un avenir proche.