Baru-baru ini, saya melihat @JoinSapien dengan serius, dan sejujurnya, mata saya berbinar. Bukannya memiliki model keren, melainkan serius tentang "kualitas data". Anda melihat bahwa ada proyek AI di mana-mana sekarang, dan demo daya komputasi, kecepatan penalaran, dan siapa yang bertarung lebih mempesona, tetapi tempat-tempat di mana Anda harus benar-benar menghabiskan upaya Anda jarang disentuh- 👉 Apakah data yang mendasari AI yang Anda latih bersih? Apakah tandanya akurat? Apakah sumbernya cukup luas? 🔹 Banyak proyek dimulai dengan perasaan "lakukan dulu". 🔹 Akibatnya, ketika sesuatu terjadi, saya kembali untuk mengarang informasi, memperbaiki label, melatih ulang model, dan membakar uang untuk menebus pot...... 🔹 Terus terang: datanya tidak bagus, dan modelnya-. Mari kita ambil analogi: 🔹 Tidak peduli seberapa pintar Anda, apa yang dapat Anda pelajari untuk dipahami dengan membaca kesalahan ketik dan buku teks yang berantakan setiap hari? 🔹Sama halnya dengan AI, tidak ada jumlah GPU yang terbuang jika data kacau. 🔹 Di bidang seperti keuangan atau perawatan kesehatan, satu kesalahan dalam model bisa menjadi bencana. 🔹 Terutama dalam kasus identifikasi penipuan, data yang salah = banyak alarm palsu, dan akibatnya, pengguna tidak mempercayai sistem sama sekali. Jadi saya pikir Sapien pintar dalam hal itu: 🔹 Sumber data menekankan keragaman, bukan hanya satu jenis konten (ini sangat penting untuk menghindari bias model) 🔹 Tulis dengan jelas aturan penandaan (apa itu "mobil"?) Sedan? Roadster? Bis? Jelaskan agar tidak berantakan) 🔹 Seseorang meninjau! Bukannya mesin selesai dengan tanda, jadi tingkat kesalahan akan melonjak langsung Singkatnya, dapat disimpulkan sebagai: Mereka memperlakukan masalah "bagaimana pengetahuan manusia ditransfer ke AI" sebagai sistem yang serius. Saya menonton satu putaran proyek, dan banyak berbicara tentang seberapa cepat GPU dan betapa mempesona modelnya. Tetapi sebenarnya tidak banyak pembicaraan tentang "bagaimana melakukan informasi dengan benar dan halus". Sekarang jika Anda ingin melakukan AI dengan serius, Anda benar-benar perlu meletakkan "fondasi data" yang baik terlebih dahulu. Atau Anda hanya memberi makan makanan cepat saji AI dan mengharapkannya menjadi ilmuwan? Hentikan. Jadi sekarang saya mulai berpikir, dengan proyek seperti Sapien, Ini mungkin jenis AI Web3 yang harus benar-benar difokuskan pada: Ini bukan jenis yang akan baik-baik saja dengan airdrop jangka pendek, tetapi jenis yang membangun kemampuan AI pada "data nyata" dan "pengalaman manusia" selangkah demi selangkah. Secara pribadi, saya mendukung rute ini, AI ingin dapat diandalkan, dan pertama-tama mengontrol data. Jangan biarkan model melakukan hal yang salah dengan cepat dan akurat. 😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #Sapien大使 #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark