最新协议更新 - 解决信息偏差:



花费大量时间对各种AI语言模型进行压力测试,发现它们在过滤和呈现信息方面存在一些令人担忧的漏洞。其信息来源方法值得怀疑,输出结果经常受到细微偏差的影响,导致后续问题叠加。

为此,我建立了我称之为反偏差协议的机制。是的,实施还比较粗糙,但其基本原理有效。它旨在在扭曲的数据模式污染结果之前捕捉到,从而在信息层之间创建一个更可靠的反馈循环。

该协议不会一夜之间解决所有问题,但这是迈向更清洁、更可信输出的重要一步。
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MagicBeanvip
· 15小时前
ngl这anti-bias protocol听起来不错,但真正能落地就已经赢了...目前ai那堆偏差问题确实烦人
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币圈黄昏浪子vip
· 15小时前
诶呀,又是反偏差、又是清洗数据,听起来不错但谁知道真实效果咋样?这套协议能活多久再说
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挖矿退役军人vip
· 15小时前
ngl这偏见问题早就该好好整治了,一堆模型输出垃圾数据还敢吹...
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Token经济学人vip
· 15小时前
实际上,换个角度想——你描述的基本上是一种过滤机制,对吧?在其他条件不变的情况下,如果我们将信息流建模为流动性池,消除偏见只是为了更好地分配真相的资本。数学是成立的,但我对粗略的实现还是有点担心,坦白说。
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LayerZeroJunkievip
· 15小时前
ngl这个anti-bias protocol听起来不错,但真正能落地到主流LLM里才算赢...现在满地都是这种方案,最后都死在集成阶段
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矿难幸存者vip
· 15小时前
又一个"革命性协议"?我都经历过,2018年那批项目也这么说的,结果呢...数据层面的偏差修复起来没这么简单,等跑路再哭吧。
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