التناقض الأساسي في صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية



①: الصراع بين نقص قيمة المساهمين في البيانات واحتكار نمط الصندوق الأسود

②: المحتوى الذي ينشئه المستخدمون هو المادة الأساسية لتدريب الذكاء الاصطناعي، ولا يمكنهم الحصول على الاعتراف أو العائدات، مما يشكل حلقة إيكولوجية "تأخذ ولا تعيد".

حقق Infini-gram على منصة معينة من خلال تقنية تتبع القواعد النحوية n-gram إنجازين رئيسيين.

①: تحويل مساهمات البيانات إلى أصول قابلة للتتبع وقابلة للتسييل، وإنشاء آلية عائد مستمر
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • 4
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
0/400
CodeSmellHuntervip
· 09-20 10:40
من لم يعمل مع نموذج كبير من قبل؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketSurvivorvip
· 09-20 10:40
تحقق من مصدر البيانات الأساسية للتتبع ، في المكان المناسب.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainDecodervip
· 09-20 10:32
وفقًا لتحليل عينة الورقة البحثية، فإن دقة آلية تتبع المصدر مشكوك فيها، يُوصى بمتابعة تقرير التحقق من مجموعة بيانات MIT لعام 2022.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BridgeTrustFundvip
· 09-20 10:22
مأزق حقيقي، غير عادل
شاهد النسخة الأصليةرد0
  • تثبيت