Atualmente, o treino de IA enfrenta um dilema central: as fontes de dados estão repletas de conteúdo de baixa qualidade — uma grande quantidade de opiniões copiadas e coladas, informações lixo misturadas, esses «dados baratos» vão gradualmente amplificando o ruído em todo o processo de treino.
Neste contexto, há um projeto na ecologia virtual cuja ideia merece atenção: eles estão tentando criar uma rede de dados de treino de IA baseada em um mecanismo de aplicação obrigatória de privacidade. Essa direção é bastante interessante — através de uma camada de proteção de privacidade para filtrar e otimizar a qualidade dos dados, talvez seja possível melhorar o dilema atual de dados no treino de IA.
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SatoshiSherpa
· 12h atrás
A IA alimentada por dados lixo é mais ou menos assim, só agora percebo que o problema é um pouco tarde demais
Mecanismo de privacidade + filtragem de dados, essa ideia na verdade até que é boa, mas é difícil dizer se realmente vai impedir a ganância do capital na implementação prática
Essas duas coisas são essencialmente contraditórias, né? Quer proteger a privacidade e ao mesmo tempo fazer treinamentos em larga escala...
De uma forma mais gentil, é otimização; de uma forma mais dura, é gastar dinheiro e rodar tudo de novo
A ideia do Bitcoin consegue resolver isso? Tenho minhas dúvidas
Mas, pelo menos, é melhor do que o caos atual, pelo menos alguém está tentando
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GasFeeWhisperer
· 12h atrás
Lixo entra, lixo sai. Já era altura de alguém fazer algo a respeito.
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Camada de privacidade filtra dados? Parece mais uma caça ao ouro no lixo, mas vale a pena dar uma olhada.
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Mais uma solução para eliminar o ruído nos dados, parece que todo mês alguém está a promover esse conceito.
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O verdadeiro problema não é a privacidade, mas sim o fato de ninguém querer pagar por dados de alta qualidade.
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Então é uma limpeza de dados com uma versão criptografada? Ok, vou ler o whitepaper e depois digo algo.
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Essa abordagem funciona ou não, o mais importante é se consegue atrair criadores de qualidade, caso contrário, será só mais uma cópia e cola.
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Web3 na governança de dados soa bem, só tenho medo de se tornar mais um tema de especulação.
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LiquidityOracle
· 13h atrás
Os depósitos de lixo de dados estão realmente ficando cada vez mais intensos, não é de admirar que a saída de IA também esteja cada vez mais atrasada... A ideia de usar a camada de privacidade para filtrar dados realmente merece reflexão.
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Privacidade e qualidade de dados, soa muito bem, mas tenho medo de que no final seja apenas uma embalagem nova para velhas soluções.
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Muita conversa fiada, o ponto principal é se esse sistema consegue realmente filtrar aquele lixo de copiar e colar, esse é o verdadeiro foco.
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Hã? Usar proteção de privacidade para otimizar dados? Na verdade, isso deve aumentar os custos, vale a pena só se economizar uma quantia significativa.
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Essa direção é interessante, mas parece que muitos projetos dizem que podem resolver o problema dos dados, e no final?
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Dados lixo alimentando IA, a IA acaba se tornando lixo... Isso é destino?
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Espera aí, por que parece que proteção de privacidade e otimização de dados estão meio que em conflito?
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Já sabia que os dados eram o gargalo, agora é só esperar quem realmente consegue resolver esse ponto crítico.
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Degen4Breakfast
· 13h atrás
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
隐私层来把关?这思路可以,就看真的能不能挡住那些低质量玩意儿
说白了还是数据质量差,再聪明的模型也救不了啊
Curioso sobre como este projeto funciona exatamente, se realmente consegue melhorar a qualidade dos dados, aí pode ter potencial
O treino de IA é esse ciclo vicioso, lixo entra, lixo sai, alguém precisa sair na frente e mudar essa situação
Será que esse mecanismo pode funcionar? Parece que é fácil de implementar, mas difícil de fazer realmente acontecer...
Concordo, a IA de hoje está sendo alimentada com muita porcaria, o mecanismo de privacidade como filtro? Interessante
Atualmente, o treino de IA enfrenta um dilema central: as fontes de dados estão repletas de conteúdo de baixa qualidade — uma grande quantidade de opiniões copiadas e coladas, informações lixo misturadas, esses «dados baratos» vão gradualmente amplificando o ruído em todo o processo de treino.
Neste contexto, há um projeto na ecologia virtual cuja ideia merece atenção: eles estão tentando criar uma rede de dados de treino de IA baseada em um mecanismo de aplicação obrigatória de privacidade. Essa direção é bastante interessante — através de uma camada de proteção de privacidade para filtrar e otimizar a qualidade dos dados, talvez seja possível melhorar o dilema atual de dados no treino de IA.