Potato🥔

Potato - платформа краудсорсинга данных с моделью data-to-earn: пользователи выполняют простые задания по сбору и разметке данных, а проект формирует датасеты для обучения ИИ и вознаграждает вклад токенами. Сервис сочетает привычный чат-формат с инструментами контроля качества, чтобы превращать множество микро-вкладов в пригодные для машинного обучения наборы данных.

Механика строится на коротких циклах: получить задачу, выполнить по инструкции, пройти проверку, получить вознаграждение. Благодаря этому новички быстро включаются в процесс, а заказчики данных получают предсказуемый поток валидированных ответов.

Основные действия доступны через компактное меню: старт, получение нового задания, история начислений, правила и поддержка. Навигация линейная и не перегружена - пользователь понимает, где находится: активная задача, проверка результата, либо кошелёк и статистика. Встроенные подсказки и примеры ответов уменьшают количество ошибок и ускоряют выполнение.

• Задания для сбора и разметки данных: текст, изображения, краткие опросы и микро-кейсы для ИИ.
• Вознаграждения: начисления за корректно выполненные шаги, прозрачная история транзакций.
• Контроль качества: автоматические и выборочные проверки, повторная валидация и анти-спам фильтры.
• Статистика: прогресс пользователя, выполненные задачи, уровни и внутренняя рейтинг-система.
• Онбординг с инструкциями: краткие гайды, примеры правильных и неправильных ответов.

Для работы требуется активный аккаунт и подключение совместимого криптокошелька для получения вознаграждений. Поддерживаются Web3-кошельки и стандартные механизмы подтверждения владения адресом. Проект использует типовые API для валидации результатов и может подключаться к внешним пайплайнам подготовки датасетов.

1. Сбор пользовательских формулировок для обучения диалоговых моделей: короткие ответы на бытовые вопросы.
2. Разметка изображений базовыми тегами и выбор правильного варианта из нескольких примеров.
3. Оценка качества ответов ИИ по простым рубрикам: уместность, точность, полезность.
4. Микро-опросы для предпочтений и классификации контента, пригодные для рекомендательных систем.

Рабочая ссылка на Potato🥔 в Телеграм доступна ниже. Если она не открывается, сообщите нам - мы всё исправим.