Recentemente, dei uma olhada séria em @JoinSapien e, para ser honesto, meus olhos brilharam. Não é que tenha modelos legais, é que leva a sério a "qualidade dos dados". Você vê que existem projetos de IA em todos os lugares agora, e as demonstrações de poder de computação, velocidade de raciocínio e quem está lutando são mais deslumbrantes, mas os lugares onde você realmente deve gastar seus esforços raramente são tocados. 👉 Os dados subjacentes da IA que você treinou estão limpos? A marca é precisa? As fontes são amplas o suficiente? 🔹 Muitos projetos começam com a sensação de "faça primeiro". 🔹 Como resultado, quando algo acontecia, eu voltava para inventar as informações, consertava o rótulo, treinava novamente o modelo e queimava dinheiro para compensar o pote...... 🔹 Para ser franco: os dados não são bons e o modelo é todo em vão. Vamos fazer uma analogia: 🔹 Não importa o quão inteligente você seja, o que você pode aprender a entender lendo erros de digitação e livros didáticos bagunçados todos os dias? 🔹É o mesmo com a IA, nenhuma quantidade de GPU é desperdiçada se os dados estiverem bagunçados. 🔹 Em um campo como finanças ou saúde, um único erro no modelo pode ser catastrófico. 🔹 Especialmente no caso de identificação de fraude, os dados errados = um monte de alarmes falsos e, como resultado, o usuário não confia no sistema. Então eu acho que Sapien é inteligente nisso: 🔹 As fontes de dados enfatizam a diversidade, não apenas um tipo de conteúdo (isso é muito importante para evitar viés de modelo) 🔹 Escreva claramente as regras de marcação (o que é um "carro"?) Sedã? Roadster? Autocarro? Deixe claro para que não fique bagunçado) 🔹 Alguém revisou! Não é que a máquina tenha terminado com a marca, então a taxa de erro aumentará diretamente Em uma palavra, pode ser resumido como: Eles estão tratando a questão de "como o conhecimento humano é transferido para a IA" como um sistema sério. Assisti a uma rodada de projetos e falei muito sobre a velocidade da GPU e o quão deslumbrante é o modelo. Mas realmente não se fala muito sobre "como fazer as informações de maneira correta e fina". Agora, se você quer fazer IA seriamente, você realmente precisa estabelecer uma boa "base de dados" primeiro. Ou então você está apenas alimentando a IA com fast food e esperando que ela seja um cientista? Pare. Então agora estou começando a pensar, com projetos como o Sapien, Pode ser o tipo de IA Web3 que realmente deve ser focada: Não é o tipo que ficará bem com um airdrop de curto prazo, mas o tipo que constrói recursos de IA em "dados reais" e "experiência humana" passo a passo. Pessoalmente, apoio essa rota, a IA quer ser confiável e primeiro controlar os dados. Não deixe o modelo fazer a coisa errada com rapidez e precisão. 😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #Sapien大使 #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark