YesNoError : l'IA peut-elle examiner les articles scientifiques et stimuler le marché haussier en chaîne du secteur DeSci ?

Demain, le tant attendu $BIO sera officiellement lancé. En tant que projet sectoriel DeSci soutenu par Binance, le marché se demande si le lancement de $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.

Demain verra le lancement tant attendu de $BIO. En tant que projet du secteur DeSci soutenu par Binance, le marché se demande si le lancement de $BIO stimulera le marché haussier en chaîne du secteur DeSci et enlèvera une partie de la liquidité du secteur de l'IA.

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.

Mais AI et Decsi sont-ils forcément en concurrence ? Non. YesNoError, un projet en chaîne Solana qui a été largement discuté récemment, a emprunté la voie de l'intégration de DeSci à l'IA, en utilisant la technologie de l'IA pour examiner et découvrir les erreurs dans les articles de recherche scientifique.

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.

Son jeton $YNE a rapidement atteint une valeur marchande de 60 millions de dollars américains le jour de son lancement le 20 décembre, et a ensuite été promu à plusieurs reprises par Andrew Kang (ci-après dénommé AK), un KOL bien connu de Twitter. Sa valeur marchande actuelle est d'environ 50 millions de dollars américains.

Is it really necessary for AI to review scientific papers?

Est-il vraiment nécessaire que l’IA révise les articles scientifiques ?

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:

Si vous ne comprenez pas l'utilité de YesNoError, voici un tweet illustratif de Ben Parr, membre de l'équipe YesNoError, qui illustre la nécessité d'examiner la désinformation dans les articles scientifiques :

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.

En octobre 2024, un document de recherche affirmait que les ustensiles de cuisine en plastique noir contenaient des toxines, et la nouvelle s'est rapidement répandue dans les médias. L'Atlantic Monthly a même publié un article intitulé "Jetez vos ustensiles de cuisine en plastique noir", provoquant la panique dans l'opinion publique. Même Ben Parr lui-même a commencé à nettoyer ses ustensiles de cuisine. Cependant, Joe Schwartz, directeur du Bureau des sciences et de la société de l'Université McGill, a découvert une erreur mathématique majeure dans l'étude : une simple erreur de multiplication faisait que le niveau de toxicité signalé était 10 fois supérieur au niveau réel. Ce cas montre que même des recherches apparemment faisant autorité peuvent comporter des erreurs majeures, et que ces erreurs ont souvent un impact substantiel sur la vie des gens ordinaires.

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.

Si la technologie de l’IA est utilisée pour examiner les documents de recherche, ces erreurs de faible niveau dans les calculs numériques peuvent être évitées dans la plus grande mesure. YesNoError est né de cette demande.

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 a été fondée par Matt Schlicht et utilise le modèle o1 d'OpenAI comme base technique. Le projet fonctionne de manière très directe : l'équipe utilise l'IA pour examiner les documents de recherche, puis publie publiquement les problèmes rencontrés sur son site Web yesnoerror.com et sur Twitter officiel.

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.

Ce fonctionnement transparent permet à la communauté scientifique et au public d'être informés en temps opportun des éventuels problèmes liés à des recherches importantes. Même si le projet vient tout juste de démarrer, il a déjà obtenu des résultats significatifs et découvert des erreurs dans plusieurs études.

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

Le jeton $YNE fait également l'objet de cas d'utilisation pratiques. Les titulaires peuvent dépenser YNE $ pour utiliser YesNoError AI afin de donner la priorité à l'examen de leurs articles.

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

Jusqu’à présent, YesNoError AI a examiné 2 219 articles et a effectivement trouvé des erreurs dans un certain nombre d’articles.

Approval or doubt, some voices in the market

Approbation ou doute, quelques voix sur le marché

AK is optimistic and posted a lot of praise

AK est optimiste et a publié beaucoup d'éloges

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

Le jour du lancement du token $YNE, AK, qui a toujours été optimiste quant à DeSci, a exprimé son appréciation pour le projet YesNoError.

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

AK a déclaré : « La valeur fondamentale de YesNoError réside dans la mise en œuvre réelle de la crypto-monnaie 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 profite des caractéristiques de l’écosystème des cryptomonnaies. Dans cet environnement particulier, le capital n’a pas besoin d’un retour sur investissement au sens traditionnel du terme. Tant que vous parvenez à attirer suffisamment d’attention, vous pouvez obtenir un soutien financier suffisant. (C’est-à-dire l’économie de l’attention, si quelqu’un y prête attention, quelqu’un achètera le jeton.)

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.

Dans le même temps, YesNoError a également trouvé une bonne direction d’application pour les crypto-monnaies. Dans le bon scénario, les jetons ne sont plus de l’air pur, mais peuvent en réalité prendre en charge des produits publics difficiles à maintenir avec les modèles commerciaux traditionnels.

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.

Peut-être parce qu'il est vraiment optimiste à ce sujet (ou qu'il occupe de nombreux postes ?), le 31 décembre, AK a publié un autre article pour présenter et vanter la nécessité et le caractère pratique de YesNoError du point de vue des données.

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 a déclaré que YesNoError a la capacité d'examiner les erreurs dans plus de 90 millions d'articles dans la bibliothèque mondiale de littérature scientifique, ce qui peut être complété en quelques semaines ou quelques mois seulement. Si elle était convertie en révision manuelle, cela prendrait des dizaines de milliers d’années. Même si une équipe de 5 000 docteurs était formée, cela prendrait près de dix ans (et elle ne serait pas en mesure de suivre le rythme de la publication de nouveaux articles au cours de cette décennie), et son coût est estimé à 5,4 milliards de dollars.

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.

Le modèle d'IA optimisé ne coûte qu'environ 30 millions de dollars (0,3 $ par article) pour effectuer un travail de révision plus précis et standardisé - le coût est inférieur à 1 % de celui de la méthode manuelle.

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

Si c'est dans le domaine scientifique traditionnel, récolter 30 millions de dollars est aussi un grand projet, mais c'est