Actualmente, la formación de IA enfrenta una dificultad central: las fuentes de datos están saturadas de contenido de baja calidad, una gran cantidad de opiniones copiadas y pegadas, junto con información basura mezclada, estas «datos baratos» amplifican gradualmente el ruido en todo el proceso de entrenamiento.
En este contexto, en el ecosistema virtual hay un proyecto cuya idea merece atención: están intentando crear una red de datos de entrenamiento de IA basada en un mecanismo de cumplimiento de privacidad obligatorio. Esta dirección es bastante interesante: mediante una capa de protección de privacidad para filtrar y optimizar la calidad de los datos, quizás se pueda mejorar la situación actual de los datos en el entrenamiento de IA.
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SatoshiSherpa
· hace8h
La IA alimentada con datos basura es solo así, ahora que nos damos cuenta del problema, ya es un poco tarde
Mecanismo de privacidad + filtrado de datos, en realidad esta idea no está mal, pero realmente puede resistir la codicia del capital en la implementación práctica, eso ya es difícil de decir
Estas dos cosas en esencia son contradictorias, ¿verdad? Proteger la privacidad y entrenar a gran escala...
Decirlo bonito es optimización, decirlo feo es gastar dinero y volver a correr el proceso
¿La idea de Bitcoin puede resolver esto? Tengo mis dudas
Pero en comparación con el caos actual, al menos alguien está intentando
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GasFeeWhisperer
· hace8h
Basura entra, basura sale. Esto debería haberse regulado hace tiempo
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¿Filtrado de datos en la capa de privacidad? Suena como buscar oro en un montón de basura, pero vale la pena echarle un vistazo
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Otra solución para eliminar el ruido de los datos, ¿por qué parece que cada mes alguien promociona este concepto?
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El problema real no está en la privacidad, sino en que nadie quiere pagar por datos de alta calidad
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¿Entonces es una limpieza de datos encriptada? Está bien, echaré un vistazo al whitepaper y luego decido
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¿Esta idea funciona o no? Lo importante es si puede atraer a creadores de calidad, de lo contrario, seguirá siendo solo copiar y pegar
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Web3 para la gobernanza de datos suena bien, pero temo que vuelva a ser solo un tema de hype
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LiquidityOracle
· hace8h
La basura de datos realmente se está volviendo cada vez más intensa, no es de extrañar que ahora la salida de la IA también sea cada vez más pobre... La idea de usar la capa de privacidad para filtrar datos realmente merece ser reflexionada.
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Tanto privacidad como calidad de datos, suena muy bien, pero temo que al final sea solo un viejo vino en una nueva botella.
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Mucho discurso, lo importante es si este mecanismo puede realmente filtrar esa basura de copiar y pegar, eso es lo crucial.
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Degen4Breakfast
· hace8h
嗯就是爆料垃圾数据喂AI这事儿啊...早该有人管管了,现在到处都是复制粘贴的屎
¿La capa de privacidad para supervisar? Esta idea puede ser buena, solo hay que ver si realmente puede bloquear esas cosas de baja calidad
En realidad, sigue siendo mala calidad de datos, por muy inteligente que sea el modelo, no puede salvarse
Tengo curiosidad por cómo funciona exactamente este proyecto, si realmente puede mejorar la calidad de los datos, eso sería interesante
El entrenamiento de AI es un ciclo vicioso, basura entra, basura sale, alguien tiene que salir y cambiar esta situación
¿Funcionará este mecanismo? Parece que es fácil de decir, pero difícil de lograr...
Tienes razón, ahora la IA está siendo alimentada con demasiados datos basura, ¿una mecanismo de privacidad como filtro? Interesante
Actualmente, la formación de IA enfrenta una dificultad central: las fuentes de datos están saturadas de contenido de baja calidad, una gran cantidad de opiniones copiadas y pegadas, junto con información basura mezclada, estas «datos baratos» amplifican gradualmente el ruido en todo el proceso de entrenamiento.
En este contexto, en el ecosistema virtual hay un proyecto cuya idea merece atención: están intentando crear una red de datos de entrenamiento de IA basada en un mecanismo de cumplimiento de privacidad obligatorio. Esta dirección es bastante interesante: mediante una capa de protección de privacidad para filtrar y optimizar la calidad de los datos, quizás se pueda mejorar la situación actual de los datos en el entrenamiento de IA.