La puissance des systèmes d'IA intelligents ne vient fondamentalement pas de rien. Leurs capacités réelles dépendent entièrement de la qualité et de la richesse des données apprises.
Pour que l'IA soit vraiment intelligente, la source de données doit être suffisamment diversifiée et authentique. C'est précisément pourquoi le mode de collecte de données décentralisé devient de plus en plus populaire — en recueillant des informations du monde réel via un réseau distribué, il brise les limites d'une source de données unique, permettant à l'IA de s'entraîner et d'itérer sur une base de données plus large, ce qui aboutit finalement à une meilleure capacité d'adaptation et de jugement.
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ChainBrain
· Il y a 7h
La théorie du déterminisme des données est désormais omniprésente, mais peu de projets concrétisent réellement la collecte décentralisée... En parlant de ça, peu importe la quantité de données inutiles, elles ne servent à rien.
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HashBrownies
· Il y a 7h
La qualité des données détermine tout, c'est indéniable. Cependant, la décentralisation semble très séduisante, mais en pratique, qui garantit la véracité des données ? Garbage in, garbage out, cette règle ne peut pas être changée.
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alpha_leaker
· Il y a 7h
Ce n'est pas faux, les données sont le sang de l'IA, tout le monde comprend que garbage in, garbage out.
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NotFinancialAdvice
· Il y a 7h
La qualité des données détermine le plafond de l'IA, cela a toujours été clair. La question clé est de savoir qui peut maîtriser la source de données la plus authentique.
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SchroedingersFrontrun
· Il y a 7h
En fin de compte, c'est toujours les données qui comptent, garbage in, garbage out, cette logique n'a pas de défaut.
La puissance des systèmes d'IA intelligents ne vient fondamentalement pas de rien. Leurs capacités réelles dépendent entièrement de la qualité et de la richesse des données apprises.
Pour que l'IA soit vraiment intelligente, la source de données doit être suffisamment diversifiée et authentique. C'est précisément pourquoi le mode de collecte de données décentralisé devient de plus en plus populaire — en recueillant des informations du monde réel via un réseau distribué, il brise les limites d'une source de données unique, permettant à l'IA de s'entraîner et d'itérer sur une base de données plus large, ce qui aboutit finalement à une meilleure capacité d'adaptation et de jugement.