Поточний розвиток штучного інтелекту досягнув свого plafону — але не там, де думає більшість. Реальне обмеження — це не архітектура моделі. Це хаотична частина: як збираються дані, як їх валідовано, і які стимули керують усією системою. Саме там виникає тертя. Perceptron Network безпосередньо займається цим фундаментальним рівнем, вирішуючи проблему даних у її корені, а не гоняючись за поступовими покращеннями моделі.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SerumDegen
· 8год тому
інфраструктура даних — це місце, де справжній альфа, а не у наступному підвищенні передбачення токена. всі гоняться за здобутками моделей, тоді як ланцюг постачання повністю зруйнований, лол
Переглянути оригіналвідповісти на0
MeltdownSurvivalist
· 8год тому
Ці дані дійсно є болючою точкою, яку ігнорують, всі змагаються за параметри та обчислювальну потужність, а хто ж тоді піклується про якість даних?
Переглянути оригіналвідповісти на0
FrogInTheWell
· 8год тому
Проблеми рівня даних дійсно ігнорувалися занадто довго, і ідея Perceptron досить добре підходить для вирішення цієї проблеми.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnChainSleuth
· 8год тому
Ха, нарешті хтось сказав правильно, рівень даних — це справжня вузька частина
Переглянути оригіналвідповісти на0
FreeRider
· 9год тому
Вау, нарешті хтось сказав у точку, дані — це справжня перепона.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlashLoanLord
· 9год тому
Дані — це головне, я давно це зрозумів, хід у шахи Perceptron був правильним
Поточний розвиток штучного інтелекту досягнув свого plafону — але не там, де думає більшість. Реальне обмеження — це не архітектура моделі. Це хаотична частина: як збираються дані, як їх валідовано, і які стимули керують усією системою. Саме там виникає тертя. Perceptron Network безпосередньо займається цим фундаментальним рівнем, вирішуючи проблему даних у її корені, а не гоняючись за поступовими покращеннями моделі.