#обзоры: Grass - проект, использующий ваш интернет-трафик для создания ИИ-моделей.

Один подписчик попросил на прошлой неделе сделать обзор, и вот он готов 😊.

Почему сегодня? На прошлой неделе не успел, поэтому сегодня обзор за прошлую неделю.

О проекте кратко:
1. Ставите расширение (в будущем и приложение), становясь Нодой.
2. Когда вы подключены к своей локальной сети (иногда и vpn прокатывает, но редко), зарабатываете поинты и токены.
3. Ваш трафик используется для сбора публичной информации с вебсайтов для обучения различных ИИ-моделей.

В будущем появится возможность запустить и валидатора / маршрутизатора, а также, исходя из дашборда, маркировать данные.

Оценка 21 из 30 или 3 из 5:
Инвестиции есть, но не прямо уж крутые; токеномики и открытого кода (если не считать расширение) нет; концепт, документация и практика хорошие.
Использовать ли проект, решать вам.

Подробнее про оценки:
1. Концепт: 5 из 5 (уникально и интересно).
2. Команда: оценка 4 из 5:
Всё же мало участников открытых в LinkedIn, а на сайте их вовсе нет...
В Discord даже чаще публикуют анонсы, чем в Twitter - это может быть не для всех удобно. К тому же скачки реакций в Twitter настораживают...
3. Коин: оценка 3 из 5: инвестиции хорошие, поинты есть, но оценить токен невозможно.
4. Код: Его нет: оценка 1 из 5.
5. Документация: Оценка 4 из 5: не хватает примеры моделей, которые используют Grass. Хотя может я придираюсь...
6. Практика:
Пока функционал скудный. Есть ещё ссылка "Data Labeling", но она неактивна (в разработке видимо).
Поэтому поставлю 4 из 5, т. к. не все возможности представлены.
Будем ждать маркировку данных, возможность стать валидатором и маршрутизатором. Если добавят в будущем и это, будет замечательно.

Читать в Teletype, читать в Mirror.

Буду рад распространению обзора, если он вам показался полезным.
Благодарю за внимание. Хорошего дня.

Незрячий web3 программист
Чат | бот | Поддержать донатом