Yupp: Una visión refrescante del "Train-to-Earn".

Hace unas semanas, Yupp anunció una ronda semilla de 33 millones de dólares liderada por el brazo criptográfico de a16z, con la participación de pesos pesados como Jeff Dean, científico jefe de Google, Biz Stone, cofundador de Twitter, Evan Sharp, cofundador de Pinterest, y Coinbase Ventures.

Más allá de ser un aumento notable, las premisas básicas de la plataforma resultan bastante interesantes. Yupp pretende mejorar el proceso de retroalimentación humana en el entrenamiento de la IA y reutilizar esa retroalimentación para establecer un punto de referencia más objetivo con el que evaluar el rendimiento de la IA.

La opinión humana ya resulta esencial para perfeccionar la formación de modelos de IA, pero en la actualidad no se reconoce, no se recompensa y está controlada por un puñado de gigantes tecnológicos. El enfoque de Yupp es invertir esta dinámica, utilizando la infraestructura onchain para hacer que los comentarios sean transparentes, auditables y económicamente gratificantes para los usuarios.

El problema del feedback humano

Aunque la retroalimentación humana impulsa el entrenamiento de IA, el sistema actual está fundamentalmente roto.

Las empresas no comparten sus procesos de formación ni sus canales de retroalimentación debido a las presiones de la competencia, lo que limita las aportaciones y revisiones externas y crea ciclos de desarrollo opacos. Los usuarios que aportan sus comentarios nunca ven cómo sus interacciones dan forma a los futuros modelos, ni reciben compensación alguna por realizar un trabajo no remunerado.

Cómo lo soluciona Yupp

La solución de Yupp es sencilla: recompensar a los usuarios por sus comentarios de calidad creando al mismo tiempo un sistema transparente, registrado en blockchain, que documenta todas las contribuciones.

Para ello, incorpora los comentarios directamente en el proceso de creación de la IA, en lugar de convertirlo en una tarea de seguimiento al final, cuando los usuarios pueden estar más dispuestos a dar su visto bueno.

Funciona de la siguiente manera

1. En la página de inicio de Yupp, introduce las instrucciones para lo que necesites ayuda de la IA. Los mensajes cuestan 50 créditos Yupp por defectoque se proporcionan al registrarse y se obtienen a través del proceso de feedback, variando el coste según el modelo y el caso de uso.

2. Ver múltiples respuestas generadas por IA lado a lado de diferentes modelos.

3. 3.Elija la mejor opción y proporcione comentarios en categorías como "mejor estilo" o "más rápido", con un razonamiento detallado. Sus elecciones generan paquetes de preferencias firmados digitalmente y registrados onchain para un entrenamiento transparente de la IA y la atribución de recompensas.

4. 4. Obtenga recompensas en forma de créditos para utilizar más modelos de IA de forma gratuita o pagos directos en efectivo a través de Stripe, PayPal, Coinbase y/o stablecoins en Base y Solana.(Debe tener un mínimo de 6.000 créditos para cobrar). También puede ganar créditos de bonificación a través de referencias.

Yupp Leaderboard: Una forma mejor de clasificar modelos

Como ya hemos mencionado, además de las recompensas, Yupp también está abordando la evaluación comparativa de la IA.

Cuando las empresas anuncian su modelo más novedoso, el "mejor de la historia", que supera todas las pruebas de referencia, es de esperar que así sea, ya que la gran mayoría de estas pruebas de referencia se establecen internamente. Por ejemplo, hubo polémica cuando modelo o3 de OpenAI obtuvo una puntuación inferior en las pruebas independientes de FrontierMath. Esto no quiere decir que las empresas de IA mientan, sino que probablemente estén ajustando los objetivos.

Incluso puntos de referencia externoscomo la plataforma LM Arena, tienen problemas. En este caso, los informes sugieren que a las principales empresas de IA evaluadas por LM Arena se les permitió probar en privado varias versiones antes de su publicación. Es como dejar que los estudiantes más ricos repitan un examen hasta que obtengan la nota que desean.

A todo este embrollo, la tabla de clasificación de Yupp pretende ofrecer una alternativa: clasificar los modelos basándose en las opiniones agregadas de los usuarios en lugar de en los opacos puntos de referencia de las empresas. El sistema utiliza una métrica denominada VIBE (Vibe Intelligence Benchmark), que califica los modelos en función de su popularidad en el uso cotidiano según los usuarios reales de Yupp.

La plataforma ofrece tanto clasificaciones generales como categorías granulares como generación de imágenes, velocidad, capacidad de razonamiento y mejores modelos abiertos. Este enfoque traslada la evaluación de los entornos controlados por las empresas a las preferencias reales de los usuarios, con el objetivo de crear un sistema de clasificación más democrático y transparente.

La evolución de entrenar para ganar

Mucho más allá de un llamativo anuncio de aumento de sueldo, Yupp destaca en la emergente vertical "Train-to-Earn" al integrar suavemente la retroalimentación en la actividad diaria de la promoción, en lugar de como un tedioso carrusel de etiquetado de datos. El diseño alinea la formación de modelos con los objetivos de los usuarios: las personas pueden utilizar la IA para sus necesidades reales al tiempo que contribuyen a los bucles de retroalimentación.

Para mí, el formato de comparación lado a lado añade un valor práctico que va más allá de la obtención de recompensas. Los usuarios de Yupp obtienen algo parecido a una comprobación de hechos integrada cuando buscan información, lo que hace que la experiencia parezca productiva y no un trabajo no remunerado. Los usuarios pueden empezar simplemente conectando su cuenta de Google.

En comparación con otras plataformas de este sector, el mecanismo de feedback de Yupp parece menos extractivo y más integrado en los patrones normales de uso de la IA. En lugar de pedir a los usuarios que completen tareas artificiales para obtener recompensas, capta preferencias genuinas durante interacciones reales.

Sin embargo, el sistema de recompensas no es perfecto. Los créditos se distribuyen de forma esporádica y no sistemática, lo que resulta ciertamente frustrante. Además, es difícil no pensar en los "sólo quedan trabajos en el futuro".

Aun así, en su iteración actual, la experiencia es pulida e intuitiva, y ofrece una forma de acceder a modelos de nivel superior (aunque de forma un tanto aleatoria) sin coste alguno. Con su importante financiación y su experimentado equipo, Yupp demuestra ser una forma interesante de solicitar y ganar dinero.