2026-01-23 07:38:58

Actuellement, la formation en IA fait face à une problématique centrale : les sources de données regorgent de contenus de faible qualité — une grande quantité d'idées copiées-collées, mêlées à des informations indésirables, ces « données bon marché » amplifient progressivement le bruit dans l'ensemble du processus d'entraînement.

Dans ce contexte, un projet dans l'écosystème virtuel mérite d'être souligné : ils tentent de créer un réseau de données d'entraînement IA basé sur un mécanisme d'application obligatoire de la confidentialité. Cette approche est assez intéressante — en utilisant une couche de protection de la vie privée pour filtrer et optimiser la qualité des données, cela pourrait améliorer la crise actuelle des données pour l'entraînement de l'IA.

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SatoshiSherpa

· Il y a 6h

L'IA alimentée par des données de mauvaise qualité est à peu près aussi efficace, on découvre le problème seulement maintenant, c'est un peu tard. Mécanisme de confidentialité + filtrage des données, cette approche est en fait pas mal, mais il est difficile de dire si elle pourra vraiment résister à la cupidité du capital une fois mise en œuvre. Ces deux aspects sont essentiellement contradictoires, à la fois protéger la vie privée et entraîner à grande échelle... En termes plus positifs, c'est une optimisation ; en termes plus négatifs, c'est simplement dépenser de l'argent pour tout refaire. L'idée de Bitcoin peut-elle résoudre cela ? Je suis un peu sceptique. Mais c'est toujours mieux que le chaos actuel, au moins quelqu'un essaie.

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GasFeeWhisperer

· Il y a 6h

Les déchets entrent, les déchets sortent, cela aurait dû être pris en main depuis longtemps --- Filtrer les données au niveau de la couche de confidentialité ? On dirait qu’on cherche de l’or dans une décharge, mais ça vaut le coup d’œil --- Encore une solution pour résoudre le bruit des données, on dirait que chaque mois quelqu’un vante ce concept --- Le vrai problème n’est pas la confidentialité, c’est que personne ne veut payer pour des données de haute qualité --- Donc c’est une version cryptée du nettoyage de données ? D’accord, je vais d’abord regarder le livre blanc --- Ce concept est-il viable ou pas, la clé c’est de savoir si ça peut attirer des créateurs de qualité, sinon ce sera encore du copier-coller --- Web3 pour la gouvernance des données, ça sonne bien, mais j’ai peur que ça devienne encore un sujet de spéculation

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LiquidityOracle

· Il y a 6h

Le dépotoir de données devient vraiment de plus en plus puissant, pas étonnant que la sortie de l'IA devienne aussi de plus en plus dégradée... L'idée d'utiliser la couche de confidentialité pour filtrer les données mérite vraiment d'être réfléchie --- À la fois confidentialité et qualité des données, cela semble idéal, mais on craint que ce ne soit encore du vieux vin dans de nouvelles bouteilles --- Beaucoup de blabla, l'essentiel est de savoir si ce mécanisme peut vraiment éliminer ces données de mauvaise qualité copiées-collées, c'est là le vrai enjeu --- Heu ? Optimiser les données avec la protection de la vie privée ? Cela augmenterait plutôt les coûts, combien peut-on réellement économiser pour que cela en vaille la peine ? --- Cette approche est intéressante, mais beaucoup de projets prétendent pouvoir résoudre le problème des données, et au final ? --- Des données de mauvaise qualité alimentent l'IA, et l'IA devient alors de la mauvaise qualité... Est-ce une fatalité ? --- Attendez, pourquoi ai-je l'impression que la protection de la vie privée et l'optimisation des données semblent un peu conflictuelles ? --- Je savais depuis longtemps que les données étaient un goulot d'étranglement, il ne reste plus qu'à voir qui pourra vraiment résoudre ce problème

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Degen4Breakfast

· Il y a 6h

Hmm, c'est à propos de la fuite de données basura pour alimenter l'IA... ça aurait dû être régulé depuis longtemps, maintenant il y a partout du contenu copié-collé Le niveau de confidentialité pour filtrer ? C'est une bonne idée, mais il faut voir si ça peut vraiment bloquer ces contenus de mauvaise qualité En fin de compte, c'est encore une question de qualité des données, même les modèles les plus intelligents ne peuvent pas sauver ça Je suis curieux de savoir comment ce projet fonctionne concrètement, si ça peut vraiment améliorer la qualité des données, ça pourrait être intéressant L'entraînement de l'IA, c'est un cercle vicieux : garbage in, garbage out. Il faut que quelqu'un prenne l'initiative pour changer cette situation Ce mécanisme peut-il fonctionner ? Ça semble facile à dire, mais difficile à réaliser... Exactement, l'IA d'aujourd'hui est alimentée avec trop de déchets, le mécanisme de confidentialité comme filtre ? Intéressant

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