JaNeinFehler: Kann KI wissenschaftliche Arbeiten überprüfen und den On-Chain-Bullenmarkt des DeSci-Sektors vorantreiben?

Morgen wird der lang erwartete $BIO offiziell eingeführt. Da es sich um ein von Binance unterstütztes DeSci-Sektorprojekt handelt, spekuliert der Markt über die Einführung von $BIO

Tomorrow will see the long-awaited launch of $BIO. As a DeSci sector project supported by Binance, the market is speculating whether the launch of $BIO will drive the DeSci sector's on-chain bull market and take away some of the liquidity of the AI sector.

Morgen findet der lang erwartete Start von $BIO statt. Da es sich um ein von Binance unterstütztes DeSci-Sektorprojekt handelt, spekuliert der Markt darüber, ob die Einführung von $BIO den On-Chain-Bullenmarkt des DeSci-Sektors vorantreiben und dem KI-Sektor einen Teil der Liquidität nehmen wird.

But are AI and Decsi necessarily in competition? No. YesNoError, a Solana on-chain project that has been widely discussed recently, has taken a path of integrating DeSci with AI, using AI technology to review and discover errors in scientific research papers.

Aber stehen AI und Decsi unbedingt im Wettbewerb? Nein. YesNoError, ein Solana-On-Chain-Projekt, das in letzter Zeit viel diskutiert wurde, hat den Weg der Integration von DeSci mit KI eingeschlagen und nutzt KI-Technologie, um Fehler in wissenschaftlichen Forschungsarbeiten zu überprüfen und zu entdecken.

Its token $YNE quickly reached a market value of 60 million US dollars on the day of its launch on December 20, and was subsequently repeatedly promoted by Andrew Kang (hereinafter referred to as AK), a well-known Twitter KOL. Its current market value is around 50 million US dollars.

Sein Token $YNE erreichte am Tag seiner Einführung am 20. Dezember schnell einen Marktwert von 60 Millionen US-Dollar und wurde in der Folge wiederholt von Andrew Kang (im Folgenden AK genannt), einem bekannten Twitter-KOL, beworben. Sein aktueller Marktwert beträgt rund 50 Millionen US-Dollar.

Is it really necessary for AI to review scientific papers?

Ist es wirklich notwendig, dass KI wissenschaftliche Arbeiten begutachtet?

If you don’t understand the usefulness of YesNoError, here’s an illustrative tweet from Ben Parr, a member of the YesNoError team, that illustrates the need to review misinformation in scientific papers:

Wenn Sie den Nutzen von YesNoError nicht verstehen, finden Sie hier einen anschaulichen Tweet von Ben Parr, einem Mitglied des YesNoError-Teams, der die Notwendigkeit verdeutlicht, Fehlinformationen in wissenschaftlichen Arbeiten zu überprüfen:

In October 2024, a research paper claimed that black plastic kitchenware contained toxins, and the news quickly spread in the media. The Atlantic Monthly even published an article titled "Throw away your black plastic kitchenware", causing public panic. Even Ben Parr himself began to clean up his kitchenware. However, Joe Schwartz, director of the Office of Science and Society at McGill University, discovered a major mathematical error in the study - a simple multiplication error caused the reported toxicity level to be 10 times higher than the actual level. This case shows that even seemingly authoritative research can have major errors, and these errors often have a substantial impact on the lives of ordinary people.

Im Oktober 2024 behauptete eine Forschungsarbeit, dass Küchengeschirr aus schwarzem Kunststoff Giftstoffe enthielt, und die Nachricht verbreitete sich schnell in den Medien. Der Atlantic Monthly veröffentlichte sogar einen Artikel mit dem Titel „Werfen Sie Ihr schwarzes Plastikküchengeschirr weg“ und löste damit öffentliche Panik aus. Sogar Ben Parr selbst begann, sein Küchengeschirr aufzuräumen. Allerdings entdeckte Joe Schwartz, Direktor des Office of Science and Society an der McGill University, einen großen mathematischen Fehler in der Studie – ein einfacher Multiplikationsfehler führte dazu, dass der gemeldete Toxizitätsgrad zehnmal höher war als der tatsächliche Wert. Dieser Fall zeigt, dass selbst scheinbar maßgebliche Forschung große Fehler enthalten kann, und diese Fehler haben oft erhebliche Auswirkungen auf das Leben gewöhnlicher Menschen.

If AI technology is used to review research papers, these low-level errors in numerical calculations can be avoided to the greatest extent. YesNoError was born based on this demand.

Wenn KI-Technologie zur Überprüfung von Forschungsarbeiten eingesetzt wird, können diese geringfügigen Fehler in numerischen Berechnungen weitestgehend vermieden werden. Basierend auf dieser Forderung wurde YesNoError geboren.

YesNoError was founded by Matt Schlicht and uses OpenAI’s o1 model as its technical foundation. The project works very directly: the team uses AI to review research papers and then publicly publishes the issues they find on their website yesnoerror.com and official Twitter.

YesNoError wurde von Matt Schlicht gegründet und nutzt das o1-Modell von OpenAI als technische Grundlage. Das Projekt funktioniert sehr direkt: Das Team nutzt KI, um Forschungsarbeiten zu überprüfen und veröffentlicht die gefundenen Probleme dann öffentlich auf seiner Website yesnoerror.com und dem offiziellen Twitter.

This transparent operation allows the scientific community and the public to be informed of possible problems in important research in a timely manner. Although the project has only just started, it has already achieved some significant results and discovered errors in several studies.

Diese transparente Vorgehensweise ermöglicht es der wissenschaftlichen Gemeinschaft und der Öffentlichkeit, rechtzeitig über mögliche Probleme wichtiger Forschungsarbeiten informiert zu werden. Obwohl das Projekt gerade erst begonnen hat, hat es bereits einige bedeutende Ergebnisse erzielt und in mehreren Studien Fehler entdeckt.

The token $YNE is also given practical use cases. Holders can spend $YNE to use YesNoError AI to give priority review to their papers.

Dem Token $YNE werden auch praktische Anwendungsfälle gegeben. Inhaber können YNE ausgeben, um YesNoError AI zu nutzen, um ihren Papieren eine vorrangige Prüfung zu geben.

So far, YesNoError AI has reviewed 2,219 papers and has indeed found errors in quite a few papers.

Bisher hat YesNoError AI 2.219 Artikel überprüft und tatsächlich in etlichen Artikeln Fehler gefunden.

Approval or doubt, some voices in the market

Zustimmung oder Zweifel, manche Stimmen im Markt

AK is optimistic and posted a lot of praise

AK ist optimistisch und hat viel Lob geäußert

On the day when the $YNE token was launched, AK, who has always been optimistic about DeSci, expressed his appreciation for the YesNoError project.

Am Tag der Einführung des $YNE-Tokens drückte AK, der DeSci immer optimistisch gegenüberstand, seine Wertschätzung für das YesNoError-Projekt aus.

AK said, "The core value of YesNoError lies in the real implementation of cryptocurrency x AI x DeSci."

AK sagte: „Der Kernwert von YesNoError liegt in der tatsächlichen Implementierung von Kryptowährung x AI x DeSci.“

YesNoError takes advantage of the characteristics of the cryptocurrency ecosystem. In this special environment, capital does not need a return on investment in the traditional sense. As long as you can attract enough attention, you can get sufficient financial support. (That is, the attention economy, if someone pays attention, someone will buy the token.)

YesNoError nutzt die Eigenschaften des Kryptowährungs-Ökosystems. In diesem besonderen Umfeld benötigt Kapital keine Kapitalrendite im herkömmlichen Sinne. Solange Sie genügend Aufmerksamkeit erregen können, können Sie ausreichend finanzielle Unterstützung erhalten. (Das heißt, die Aufmerksamkeitsökonomie: Wenn jemand aufmerksam ist, wird jemand den Token kaufen.)

At the same time, YesNoError has also found a good application direction for cryptocurrencies. In the right scenario, tokens are no longer pure air, but can actually support public products that are difficult to maintain with traditional business models.

Gleichzeitig hat YesNoError auch eine gute Anwendungsrichtung für Kryptowährungen gefunden. Im richtigen Szenario sind Token nicht mehr reine Luft, sondern können tatsächlich öffentliche Produkte unterstützen, die mit traditionellen Geschäftsmodellen nur schwer aufrechtzuerhalten sind.

Perhaps because he is really optimistic about it (or he holds a lot of positions?), on December 31, AK published another article to introduce and praise the necessity and practicality of YesNoError from a data perspective.

Vielleicht weil er wirklich optimistisch ist (oder viele Positionen innehat?), veröffentlichte AK am 31. Dezember einen weiteren Artikel, um die Notwendigkeit und Praktikabilität von YesNoError aus Datensicht vorzustellen und zu loben.

AK said that YesNoError has the ability to review errors in more than 90 million papers in the global scientific literature library, which can be completed in just a few weeks or months. If converted to manual review, it would take tens of thousands of years. Even if a team of 5,000 PhDs is formed, it will take nearly ten years (and it will not be able to keep up with the speed of new papers being published during this decade), and it is conservatively estimated to cost $5.4 billion.

AK sagte, dass YesNoError die Möglichkeit hat, Fehler in mehr als 90 Millionen Artikeln in der globalen Bibliothek für wissenschaftliche Literatur zu überprüfen, was in nur wenigen Wochen oder Monaten abgeschlossen werden kann. Bei einer Umstellung auf manuelle Überprüfung würde dies Zehntausende von Jahren dauern. Selbst wenn ein Team von 5.000 Doktoranden gebildet wird, wird es fast zehn Jahre dauern (und es wird nicht mit der Geschwindigkeit mithalten können, mit der in diesem Jahrzehnt neue Arbeiten veröffentlicht werden), und die Kosten werden konservativ auf 5,4 Milliarden US-Dollar geschätzt.

The optimized AI model only costs about $30 million ($0.3 per paper) to complete a more accurate and standardized review work - the cost is less than 1% of the manual method.

Das optimierte KI-Modell kostet nur etwa 30 Millionen US-Dollar (0,3 US-Dollar pro Artikel), um eine genauere und standardisiertere Überprüfungsarbeit durchzuführen – die Kosten betragen weniger als 1 % der manuellen Methode.

If it is in the traditional scientific field, raising $30 million is also a big project, but it is

Im traditionellen wissenschaftlichen Bereich ist die Beschaffung von 30 Millionen US-Dollar ebenfalls ein großes Projekt, aber das ist es