Ostatnio poważnie przyjrzałem się @JoinSapien i szczerze mówiąc, zrobiło to na mnie wrażenie. Nie dlatego, że mają jakieś fajne modele, ale dlatego, że poważnie podchodzą do kwestii „jakości danych”. Zobacz, teraz wszędzie są projekty AI, które rywalizują w mocy obliczeniowej, szybkości wnioskowania, kto ma bardziej efektowną prezentację, ale naprawdę tam, gdzie powinno się włożyć wysiłek, niewiele osób się tym zajmuje — 👉 Czy te AI, które trenujesz, mają czyste dane u podstaw? Czy są odpowiednio oznaczone? Czy źródła są wystarczająco różnorodne? 🔹Wiele projektów na początku myśli „najpierw zróbmy, a potem zobaczymy”, 🔹a potem, gdy coś pójdzie nie tak, wracają, aby uzupełnić dane, poprawić etykiety, ponownie trenować modele, wydawać pieniądze na naprawy… 🔹Mówiąc wprost: jeśli dane są złe, model jest bezwartościowy. Dla przykładu: 🔹Niezależnie od tego, jak mądra jesteś, jeśli codziennie oglądasz błędy ortograficzne i chaotyczne materiały, co możesz się nauczyć? 🔹AI działa na tej samej zasadzie, jeśli dane są chaotyczne, to nawet najwięcej GPU nie pomoże. 🔹W takich dziedzinach jak finanse czy medycyna, jeden błąd modelu może prowadzić do katastrofy. 🔹Szczególnie w przypadku wykrywania oszustw, użycie złych danych = mnóstwo fałszywych alarmów, w rezultacie użytkownicy przestają ufać systemowi. Dlatego uważam, że mądrością Sapien jest: 🔹Podkreślenie różnorodności źródeł danych, a nie zbieranie treści tylko od jednej grupy ludzi (to bardzo ważne, aby uniknąć stronniczości modelu) 🔹Jasne zasady oznaczania (co to znaczy „samochód”? Sedan? Sportowy? Autobus? Wyjaśnij to, aby uniknąć zamieszania) 🔹Ktoś to sprawdza! Nie wystarczy, że maszyny oznaczą dane, bo wtedy wskaźnik błędów wzrośnie. Podsumowując w jednym zdaniu: Traktują kwestię „jak przekazać ludzką wiedzę AI” jako poważny system. Przejrzałem wiele projektów, które mówią o tym, jak szybkie są GPU, jak efektowne są modele, ale niewiele mówi o „jak poprawnie i precyzyjnie przetwarzać dane”. Teraz zespoły, które chcą poważnie zająć się AI, naprawdę powinny najpierw zadbać o „fundament danych”, bo w przeciwnym razie tylko karmisz AI fast foodem i oczekujesz, że stanie się naukowcem? Nie żartuj. Dlatego teraz zaczynam myśleć, że projekty takie jak Sapien, mogą być tym, na co naprawdę warto zwrócić uwagę w Web3 AI: Nie chodzi o krótkoterminowe airdropy, ale o stopniowe budowanie zdolności AI na podstawie „prawdziwych danych” i „ludzkiego doświadczenia”. Osobiście popieram tę drogę, aby AI było wiarygodne, najpierw trzeba zadbać o dane. Nie pozwól, aby model szybko i dokładnie popełniał błędy.😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #SapienAmbasador #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark