La potencia de los sistemas de IA inteligentes no surge de la nada. Sus capacidades reales están completamente determinadas por la calidad y la cantidad de los datos aprendidos.
Para que la IA sea verdaderamente inteligente, las fuentes de datos deben ser lo suficientemente diversas y auténticas. Por eso, el modo de recopilación de datos descentralizado está ganando popularidad: recopilar información del mundo real a través de redes distribuidas, rompiendo las limitaciones de una única fuente de datos, permitiendo que la IA se entrene e itere sobre una base de datos más amplia, y finalmente genere una mayor adaptabilidad y capacidad de juicio.
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ChainBrain
· hace6h
La idea del determinismo de datos está por todas partes ahora, pero en realidad, hay muy pocos proyectos que implementen la recopilación descentralizada... Hablando de eso, no sirve de nada tener datos basura sin valor
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HashBrownies
· hace6h
La calidad de los datos lo decide todo, eso no hay duda. Sin embargo, la descentralización suena muy bien, pero en la práctica, ¿quién garantiza la veracidad de los datos? Basura entra, basura sale; esta regla no se puede cambiar.
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alpha_leaker
· hace6h
Tienes toda la razón, los datos son la sangre del AI, todos entienden que basura entra, basura sale.
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NotFinancialAdvice
· hace6h
La calidad de los datos determina el techo de la IA, esto ya está claro. La cuestión clave es quién puede dominar las fuentes de datos más reales.
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SchroedingersFrontrun
· hace7h
En definitiva, los datos siguen siendo los reyes; basura entra, basura sale, y esta lógica no tiene fallo.
La potencia de los sistemas de IA inteligentes no surge de la nada. Sus capacidades reales están completamente determinadas por la calidad y la cantidad de los datos aprendidos.
Para que la IA sea verdaderamente inteligente, las fuentes de datos deben ser lo suficientemente diversas y auténticas. Por eso, el modo de recopilación de datos descentralizado está ganando popularidad: recopilar información del mundo real a través de redes distribuidas, rompiendo las limitaciones de una única fuente de datos, permitiendo que la IA se entrene e itere sobre una base de datos más amplia, y finalmente genere una mayor adaptabilidad y capacidad de juicio.