Alle reden über RL-Umgebungen. Und du hast jetzt zu viel Angst zu fragen: "Was ist eine RL-Umgebung"? Denk daran wie an eine Welt, in der ein Agent lebt, in der der aktuelle Zustand, die Belohnungen und das Ziel definiert sind. Eine neue Möglichkeit, Intelligenz zu skalieren. Der schwierigste Teil bei der Definition von RL-Umgebungen ist es, den Kontext und die Aktionen sinnvoll zu gestalten. Für die meisten Praktiker wird es, wie bei jeder neuen Technologie, nicht so sein. Die Definition des Beobachtungs-/Aktionsraums + der Belohnungsfunktion ist völlig eine Datenangelegenheit... 👀

Vor zwei Wochen hat OpenAI GPT-5 veröffentlicht. Vieles von dem Aufsehen dreht sich um sein Codierungsmodell, das jetzt mit Anthropic’s Claude Code konkurriert. Seine neuen Fähigkeiten? Erworben durch das Training mit realen Codierungsdaten. Was wäre, wenn diese Daten für jeden Forscher, der Modelle der nächsten Generation entwickelt, offen wären? Genau das macht ORO.

Unterschätzte Tatsache über Frontier-KI-Daten: Scale AI prognostiziert für 2025 einen Umsatz von 2 Milliarden US-Dollar. Nimmt man Surge, Mercor und andere hinzu, erreichen die Gesamtdatenausgaben rund 3,5 Milliarden US-Dollar: hauptsächlich für Argumentationsmodelle. Aber multimodale KI? Erwarten Sie, dass das 10x größer ist. Angetrieben von Video, Audio und mehr.

Der Inhalt von unserem Kumpel @NiphermeDave ist immer der Hammer 🗣️ Schau dir das an

Manchmal hat man einfach "eine von DIESEN" Wochen.... Dankbar für die ORO-Community. Für alle, die eine harte Woche hinter sich haben, haltet den Kopf hoch! Es ist erst der Anfang. Genießt euren Sonntag.

Viele Menschen haben uns gefragt... was kann meine Datenkraft? Bei ORO helfen wir, multimodale KI-Modelle umfassend zu unterstützen. Denken, Stimme, Video und bald... andere Bereiche 👀 Warum multimodal? Weil es der Bereich ist, den zentralisierte Akteure nicht angreifen können und wollen. Die Welt von Video, Audio, Langzeitdaten von tragbaren Geräten... nur eine Plattform wie unsere kann das aggregieren. Und wir sind die Einzigen, die mit den führenden Laboren zusammenarbeiten. Der Vorteil des ersten Movers ist aktiv.

Ein weiterer Beitrag in unserer Textreihe... $META im Jahr 2024: Wenn Sie versuchen würden, alle hochwertigen Audiodaten der Welt zu aggregieren, würden Sie 3.000 Stunden erhalten. Wir brauchen MILLIONEN. Wer weiß tatsächlich, wie man diese Daten in großem Maßstab aggregiert? Um Millionen von Stunden herauszufiltern, um 10.000 tatsächlich nutzbare Stunden zu erhalten, um die nächste Generation von Modellen zu trainieren? ORO. Das ist es.

Wir werden es einfach aussprechen... Die meisten AI-Datenanbieter aggregieren tatsächlich keine nützlichen Daten. Sie haben keine echten Forscher in den führenden Laboren, die mit ihren Daten arbeiten. Lerne, das Signal vom Rauschen zu trennen. So wie wir es mit unseren Audiodaten tun!

Warum sind seriöse Datenanbieter so besessen von Infrastruktur? 🤔 Weil großartige KI-Daten zwei Dinge erfordern: 1️⃣ globale Sammlung im Maßstab 2️⃣ autonome Qualitätsverifizierung #1 benötigt Dezentralisierung. #2 hängt von leistungsstarker Infrastruktur ab. Wir sind die einzige Plattform, die in beiden Bereichen erprobt ist – wir sammeln private Video-, Audio- und tragbare Daten im großen Maßstab mit den besten multimodalen Laboren, die sie nutzen.

Vor ein paar Wochen haben wir einen Einblick in unsere KI-Dateninfrastruktur gegeben. Heute treibt sie führende multimodale KI-Labore mit erweiterbaren Pipelines an: – skalierbare Datensynthese – Annotation im Modellprozess – granulare, anpassbare Suche Vor uns: brüchige interne Tools oder langsame Legacy-Anbieter. Jetzt: Infrastruktur, die speziell für KI in großem Maßstab entwickelt wurde.