Подразделение a16zcrypto инвестировало $33 млн в платформу оценки ИИ-моделей Yupp

Венчурное подразделение гиганта Andreessen Horowitz (a16z) под названием a16zcrypto возглавило посевной раунд финансирования на сумму $33 млн для стартапа Yupp — новой платформы оценки AI-моделей. Она основана на блокчейн-решениях и механизмах криптовознаграждений. Проект нацелен на радикальное переосмысление процесса сбора и использования обратной связи для обучения и улучшения механизмов искусственного интеллекта.
Yupp предлагает юзерам возможность тестировать различные AI-модели, сравнивать их ответы на одинаковые запросы и выбирать наиболее качественные. Результаты таких голосований сохраняются в виде цифровых подписанных «пакетов» данных предпочтений, которые в дальнейшем используются для дообучения и тонкой настройки нейросетей. За активное участие платформа вознаграждает пользователей токенами, формируя прозрачную и экономически устойчивую систему оценки моделей.
Разработчики Yupp подчеркивают, что в современной индустрии ИИ, качество финального продукта чаще зависит не только от вычислительных мощностей или алгоритмов, но и от масштабного участия людей — как при обучении через Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), так и при Direct Preference Optimization (DPO). Однако традиционные подходы к оценке моделей часто закрыты, непрозрачны и не позволяют внешним пользователям влиять на процесс улучшения систем.
Yupp устраняет эти недостатки с помощью блокчейн-технологий: все результаты голосований и предпочтений сохраняются в цепочке блоков, обеспечивая возможность проверки и недопущения манипуляций. Благодаря открытому рынку оценок и распределению вознаграждений проект формирует единый стандарт прозрачной обратной связи для AI-индустрии.
Основатели Yupp обладают опытом работы как в сфере искусственного интеллекта, так и в криптовалютах. Команда включает бывших инженеров Twitter, Google и Coinbase. Сооснователь Панкэдж Гупта ранее руководил глобальной инженерной командой Google Pay и Coinbase, а Гилад Мишне работал над машинным обучением в GoogleX.