Recentelijk heb ik @JoinSapien serieus bekeken, en eerlijk gezegd, het was een openbaring. Niet omdat ze een of ander cool model hebben, maar omdat ze serieus bezig zijn met "data kwaliteit". Je ziet nu overal AI-projecten, die strijden om rekenkracht, inferentiesnelheid, en wie de mooiste demo heeft, maar de echte aandachtspunten worden door weinig mensen aangeraakt — 👉 Zijn de data waarop je die AI traint eigenlijk wel schoon? Zijn ze goed gelabeld? Zijn de bronnen breed genoeg? 🔹 Veel projecten denken in het begin "laten we gewoon beginnen en zien wel", 🔹 maar als er problemen ontstaan, dan pas gaan ze terug om de gegevens aan te vullen, labels te corrigeren, modellen opnieuw te trainen, en geld te verbranden om de boel te repareren… 🔹 Kortom: als de data niet goed is, is het model voor niets. Om een voorbeeld te geven: 🔹 Hoe slim je ook bent, als je elke dag met spelfouten en rommelige lesmaterialen te maken hebt, wat kun je dan leren? 🔹 AI is hetzelfde, als de data rommelig is, zijn al die GPU's voor niets. 🔹 In sectoren zoals financiën of gezondheidszorg kan een fout in het model catastrofale gevolgen hebben. 🔹 Vooral bij fraudeherkenning, verkeerd gebruik van data = een hoop valse alarmen, en de gebruikers vertrouwen het systeem helemaal niet meer. Dus ik denk dat Sapien slim bezig is met: 🔹 De nadruk op diversiteit in gegevensbronnen, niet alleen inhoud van één bepaalde groep (dit is super belangrijk om modelbias te vermijden) 🔹 Duidelijke richtlijnen voor labeling (wat is een "auto"? Sedan? Sportwagen? Bus? Zeg het duidelijk om verwarring te voorkomen) 🔹 Er is iemand die het controleert! Het is niet zo dat als de machine klaar is, het klaar is; dat zou de foutenmarge enorm verhogen. Samengevat: Ze beschouwen "hoe menselijke kennis aan AI over te dragen" als een serieus systeem. Ik heb een aantal projecten bekeken, veel praten over hoe snel GPU's zijn, of hoe indrukwekkend de modellen zijn, maar er zijn er echt niet veel die het hebben over "hoe je de data goed en nauwkeurig maakt". Teams die serieus AI willen doen, zouden echt eerst de "data basis" goed moeten leggen, anders voed je AI gewoon met fastfood en verwacht je dat het een wetenschapper wordt? Maak je niet druk. Dus ik begin nu te denken dat projecten zoals Sapien, misschien wel de echte aandachtspunten zijn binnen Web3 AI: Niet de soort die kortstondig een airdrop doet en dan weer verdwijnt, maar de soort die stap voor stap AI-capaciteiten opbouwt op basis van "echte data" en "menselijke ervaring". Persoonlijk steun ik deze richting, als AI betrouwbaar wil zijn, moet je eerst de data onder controle houden. Laat het model niet snel en nauwkeurig de verkeerde dingen doen.😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #SapienAmbassadeur #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark