• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy скачать в хорошем качестве

Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy 1 месяц назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Why AI Models Need Human Data: Inside PublicAI's Contributor Network Strategy

In this episode of Tech Ascent, host Oliver Clingain sits down with Jordan Gray, Co-Founder and CMO at PublicAI. Jordan breaks down how PublicAI is building the “human layer” of AI—a global contributor network of 3.5M+ people providing real-world data (video, audio, image, text) that powers production-grade models. They dive into why synthetic data isn’t enough, how PublicAI grew from under 1M to 3.5M contributors in a year using Web3 incentives, and what it really takes to market highly technical AI infrastructure without sounding like everyone else. What You’ll Learn: Why high-quality human data is still the bottleneck for production AI and how PublicAI solves it How they scaled from less than 1M to 3.5M contributors using USDC rewards, crypto rails, and community growth loops The power of point systems & gamification for rewarding users (even without touching crypto) How to talk to deeply technical buyers without getting instantly tuned out Jordan’s playbook for founder-led / CMO-led content: consistency, experimentation, and staying human in an LLM-saturated feed PublicAI’s roadmap for 2026: self-serve data campaigns, agentic onboarding, and expanding beyond crypto into Web2 payments (PayPal, coupons, more) About This Episode’s Guest: Jordan Gray is the Co-Founder and CMO at PublicAI, where he’s building a global marketplace for human data that makes AI smarter, safer, and more useful in the real world. With 20+ years in marketing across Omnicom agencies, Google, and Web3 (NEAR Foundation), Jordan blends deep brand experience with hands-on startup execution—helping PublicAI serve both AI teams that need better data and millions of contributors who want to earn from their expertise. Connect with Jordan LinkedIn:   / jordanjamesgray   Website: https://publicai.io/ Connect with Oliver and Ascenxion: LinkedIn:   / oliver-clingain   Website: https://ascenxion.io/

Comments
  • CES 2026 Made the Robot Endgame Obvious 8 дней назад
    CES 2026 Made the Robot Endgame Obvious
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Will synthetic data shape the future of AI training? | Ep. 229 7 месяцев назад
    Will synthetic data shape the future of AI training? | Ep. 229
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models 9 месяцев назад
    RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Атака на ФРС: зачем Трампу карманный Центробанк? Экономический смысл с Олегом Ицхоки 4 дня назад
    Атака на ФРС: зачем Трампу карманный Центробанк? Экономический смысл с Олегом Ицхоки
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • The Man Behind Google's AI Machine | Demis Hassabis Interview 4 дня назад
    The Man Behind Google's AI Machine | Demis Hassabis Interview
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Бум после ИИ: квантовые вычисления — что это и кто заработает на новой революции? 4 дня назад
    Бум после ИИ: квантовые вычисления — что это и кто заработает на новой революции?
    Опубликовано: 4 дня назад
  • AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained 1 год назад
    AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained
    Опубликовано: 1 год назад
  • Sleeper Agents in Large Language Models - Computerphile 4 месяца назад
    Sleeper Agents in Large Language Models - Computerphile
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Current AI Models have 3 Unfixable Problems 3 месяца назад
    Current AI Models have 3 Unfixable Problems
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • [1hr Talk] Intro to Large Language Models 2 года назад
    [1hr Talk] Intro to Large Language Models
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLM + Data: Building AI with Real & Synthetic Data 2 месяца назад
    LLM + Data: Building AI with Real & Synthetic Data
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • 5 Types of AI Agents: Autonomous Functions & Real-World Applications 8 месяцев назад
    5 Types of AI Agents: Autonomous Functions & Real-World Applications
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • 20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут 4 месяца назад
    20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs) 1 год назад
    Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Генерация синтетических данных с помощью Unreal Engine | Unreal Fest Orlando 2025 2 месяца назад
    Генерация синтетических данных с помощью Unreal Engine | Unreal Fest Orlando 2025
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • What is Synthetic Data and how can we use it? 10 месяцев назад
    What is Synthetic Data and how can we use it?
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Introduction to Large Language Models 1 год назад
    Introduction to Large Language Models
    Опубликовано: 1 год назад
  • 16 AI-инструментов, которые реально работают в 2026 (честный рейтинг) 2 дня назад
    16 AI-инструментов, которые реально работают в 2026 (честный рейтинг)
    Опубликовано: 2 дня назад
  • VPN скоро запретят? Мобилизация: секреты Реестра воинского учёта. Телефоны россиян добавят в базу 3 дня назад
    VPN скоро запретят? Мобилизация: секреты Реестра воинского учёта. Телефоны россиян добавят в базу
    Опубликовано: 3 дня назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5