Згідно з повідомленням (The Block), Fraction AI залучила 6 мільйонів доларів у раунді фінансування, що спільно проводився Spartan та Symbolic.

Ця крипто-AI стартап-компанія, що спеціалізується на децентралізованому маркуванні даних, оголосила, що Fraction AI залучила 6 мільйонів доларів у раунді фінансування, що спільно проводився Spartan Group і Symbolic Capital.

Серед інших інвесторів у цьому раунді фінансування — Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures та Karatage, повідомила Fraction AI в середу. Ангели-інвестори, такі як Сандіп Нейлвал з Polygon і Ілля Полосухін з Protocol, також взяли участь у цьому раунді фінансування та стали «близькими радниками» проекту, розповів засновник і генеральний директор Fraction AI Шашанк Ядав (The Block).

Ядав зазначив, що Fraction AI почала залучати кошти для фінансування перед початкового раунду з квітня цього року і завершила фінансування у вересні. Цей раунд фінансування використовував просту угоду про майбутні акції (SAFE) і включав право на підписку токенів, Ядав розкрив, що не коментував оцінку після фінансування.

Що таке Fraction AI?

Fraction AI була заснована в лютому і є крипто-AI стартапом, що спеціалізується на децентралізованому маркуванні даних. Маркування даних пов'язане з наданням значущих міток для сирих даних (таких як зображення, текст або аудіо), щоб навчити AI моделі розпізнавати шаблони та робити точні прогнози.

«Серед трьох основних елементів AI — дані, обчислення та моделі, дані залишаються найменш прозорими та найбільш контрольованими», — сказав Ядав. «Ми беремося за зміну цього, врівноважуючи конкурентне середовище, щоб будь-хто міг навчати високоякісні AI моделі.»

Fraction AI використовує змішаний підхід до маркування даних, поєднуючи штучну інсайдерську інформацію та AI-агентів. Платформа матиме трьох основних учасників: стейкерів, будівельників і рецензентів.

Стейкери отримають винагороди, ставлячи ефір або ліквідні стейкінгові токени (LSTs), такі як Lido стейкінг ефіру (stETH). Їхній дохід походить від плати за вхід, яку сплачують будівельники, 5% від кожної плати за вхід буде безпосередньо сплачено стейкерам, сказав Ядав.

Будівельники створюватимуть агентів, надаючи штучну інсайдерську інформацію або детальні текстові інструкції без необхідності писати код. Вони використовуватимуть ETH або LSTs для фінансування агентів, що дозволить агентам брати участь у викликах. Будівельники сплачуватимуть невелику плату за вхід для участі та генерування найкращих даних. Агентів, які займуть перші три місця в кожному змаганні, буде винагороджено з пулу плат за вхід, винагорода буде помножена на множник, заснований на продуктивності, який визначається професійними великими мовними моделями (LLMs) на основі балів.

«Додаткові винагороди у вигляді множників надходять з пулу стейкерів, що забезпечує фінансування агентів з поганими показниками, одночасно значно збільшуючи винагороди для агентів з відмінними результатами,» — сказав Ядав.

Рецензенти — це спеціалізовані LLMs, які оцінюватимуть виходи агентів відповідно до встановлених стандартів. Щоб брати участь, рецензенти повинні ставити місцевий токен FRAC від Fraction AI.

Графік запуску основної мережі та токенів Fraction AI

Fraction AI головним чином будується на ефірі, наразі працює на закритій тестовій мережі, в якій вже понад 60 000 користувачів, сказав Ядав. Очікується, що публічна тестова мережа буде запущена наступного місяця, а основна мережа запланована на кінець першого кварталу 2025 року або на початок другого кварталу.

Ядав сказав, що токен FRAC також буде запущений, коли буде випущена основна мережа. Використання цього токена полягатиме в забезпеченні безпеки мережі рецензентів через механізми стейкінгу та зменшення, рецензенти за допомогою цих механізмів оцінюватимуть вихід агентів, забезпечуючи якість і справедливість.

Хоча Fraction AI наразі головним чином будується на ефірі, Ядав розкрив, що в майбутньому проект також планує запуститися на NEAR та кількох мережах другого рівня Ethereum.

Проект має штаб-квартиру в Сан-Франциско і наразі налічує 8 співробітників. Ядав планує зберегти команду компактною найближчим часом.