[新闻稿 - 美国奥斯汀，2025年2月12日]

当AI模型耗尽公开可用的数据时，AI模型正在接近限制。 AI的未来取决于访问新鲜，多样化和高质量的数据集。耙，在Ton Ventures＆Ton的支持下：ACC，通过采购解决了这一需求特定于小众，未经改变和用户的数据支持高级AI模型的开发。

高质量数据的重要性

随着AI开发的发展，对通用，公开可用数据的依赖变得越来越效率。 AI研究人员和开发人员越来越优先考虑原始验证的数据，以增强模型的准确性和可靠性。通过直接与个人合作，可以通过可靠的代币获得合理的补偿，从而使他们可以安全地共享数据，从而支持这种方法，可以将其兑换为加密货币（USDT）。

像DeepSeek这样的模型展示了这种行业的转变，表明较小的高质量数据集可以改善AI性能，同时减少计算需求。这种趋势强调了独特的，高度特定的数据的增长价值，即Gropy方法的重点。

GRAILE的数据采购方法

通过其Telegram Mini-App，直接来自真正用户的数据，旨在为诸如培训等应用程序创建道德，可靠的数据集中的数据大型语言模型（LLM），生成AI，识别系统和R1等推理模型。贡献者保留对其数据的完全控制，该数据牢固地保留在其设备上，直到批准其使用。

Gropy方法的关键方面包括：

• 特定需求的特定数据：为现代AI挑战设计的量身定制数据集。
• 道德实践：通过用户同意，数据安全地采购。
• 经过验证的质量：对每个数据集进行审查和调节，以确保其符合高标准。

“随着人工智能的不断发展，高质量的原始数据将是为进步提供动力的燃料。” “我们的方法使个人成为数据采购的中心，从而创造了AI创新建立在道德和可靠的基础上的未来。”

大约很糟糕

耙是一个数据平台，旨在为AI创新提供精心策划的权利批准的数据集。与数据所有者直接合作，提供了针对自然语言处理，计算机视觉和机器学习的特定于小众，经过验证的数据。我们的任务是弥合AI需求与道德数据采购之间的差距。

有关更多信息，用户可以访问 grably.us.