Recent, m-am uitat serios la @JoinSapien și, ca să fiu sincer, ochii mi s-au luminat. Nu este că are modele interesante, ci că este serios în ceea ce privește "calitatea datelor". Vedeți că există proiecte AI peste tot acum, iar demonstrațiile despre puterea de calcul, viteza de raționament și cine luptă sunt mai orbitoare, dar locurile în care ar trebui să vă petreceți cu adevărat eforturile sunt rareori atinse. 👉 Datele de bază ale inteligenței artificiale pe care ai antrenat-o sunt curate? Este marca corectă? Sunt sursele suficient de largi? 🔹 Multe proiecte încep cu sentimentul de "fă-o mai întâi". 🔹 Drept urmare, când s-a întâmplat ceva, m-am întors să inventez informațiile, am reparat eticheta, am reinstruit modelul și am ars bani pentru a compensa oala...... 🔹 Ca să spunem direct: datele nu sunt bune, iar modelul este în zadar. Să facem o analogie: 🔹 Indiferent cât de inteligent ești, ce poți învăța să înțelegi citind greșeli de scriere și manuale dezordonate în fiecare zi? 🔹La fel este și cu AI, nicio cantitate de GPU nu este irosită dacă datele sunt încurcate. 🔹 Într-un domeniu precum finanțele sau asistența medicală, o singură eroare în model poate fi catastrofală. 🔹 Mai ales în cazul identificării fraudei, datele greșite = o grămadă de alarme false și, ca urmare, utilizatorul nu are deloc încredere în sistem. Deci cred că Sapien este inteligent în asta: 🔹 Sursele de date pun accentul pe diversitate, nu doar pe un singur tip de conținut (acest lucru este foarte important pentru a evita prejudecățile modelului) 🔹 Scrieți clar regulile de marcare (ce este o "mașină"?) Sedan? Roadster? Autobuz? Clarifică-l, astfel încât să nu fie dezordonat) 🔹 Cineva a revizuit! Nu este că mașina a terminat cu marcajul, așa că rata de eroare va crește direct Într-un cuvânt, poate fi rezumat astfel: Ei tratează problema "modului în care cunoștințele umane sunt transferate către AI" ca pe un sistem serios. Am urmărit o rundă de proiecte și am vorbit mult despre cât de rapid este GPU-ul și cât de orbitor este modelul. Dar nu se vorbește prea mult despre "cum să faci informațiile corect și fin". Acum, dacă vrei să faci AI în mod serios, trebuie să pui mai întâi o "bază de date" bună. Sau doar hrănești fast-food-ul AI și te aștepți să fie un om de știință? Încetează. Așa că acum încep să mă gândesc, cu proiecte precum Sapien, Poate fi genul de inteligență artificială Web3 pe care ar trebui să se concentreze cu adevărat: Nu este genul care va fi bine cu un airdrop pe termen scurt, ci genul care construiește capabilități AI pe "date reale" și "experiență umană" pas cu pas. Personal, susțin această cale, AI vrea să fie de încredere și să controleze mai întâi datele. Nu lăsați modelul să facă un lucru greșit rapid și precis. 😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #Sapien大使 #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark