كلما كانت مصادر البيانات أكثر تنوعًا، أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر حدة وأقل تحيزًا. هذه هي الطريقة التي تعمل بها الأمور.
ما هو مثير للاهتمام حول بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية هو تركيزها على التطبيق العملي في العالم الحقيقي بدلاً من مجرد الضجيج. هذا الاتجاه العملي؟ يبدو أنه الاتجاه الذي يجب أن تتجه إليه هذه التقنية إذا كانت ستحدث تأثيرًا يتجاوز الأوراق البيضاء.
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.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OnchainDetectiveBing
· منذ 4 س
تبدو فكرة تنوع البيانات هذه فخ جيدة، لكن المشاريع التي تجرؤ حقًا على تطبيقها قليلة جدًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlTheDoor
· منذ 14 س
تنوع البيانات مهم بالفعل، لكن المفتاح هو من يحدد ما هو "غير متحيز"؟ هذه المسألة ليست بسيطة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorPriceWatcher
· منذ 16 س
نعم، حسنًا، أخيرًا هناك من يقول الحقيقة، مجرد الصراخ بالشعارات لا يفيد.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquiditySurfer
· منذ 16 س
تنوع البيانات في هذا المجال هو بالفعل شرط أساسي لنجاح الذكاء الاصطناعي، وإلا فإن النماذج المدربة على مصدر بيانات واحد فقط ستكون منحرفة بشكل كبير.
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xSoulless
· منذ 16 س
هل يمكن أن تحل تنوع البيانات الانحراف؟ إن التفكير في ذلك ساذج للغاية، فلا يزال الأمر يتعلق بمن يمتلك سلطة التسعير.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ProofOfNothing
· منذ 16 س
تنويع البيانات يمكن أن يقلل من الانحياز، لكن كم عدد مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تم تنفيذها بالفعل؟ هل هي مجرد كلام على الورق أم أنها حقيقية؟
كلما كانت مصادر البيانات أكثر تنوعًا، أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر حدة وأقل تحيزًا. هذه هي الطريقة التي تعمل بها الأمور.
ما هو مثير للاهتمام حول بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية هو تركيزها على التطبيق العملي في العالم الحقيقي بدلاً من مجرد الضجيج. هذا الاتجاه العملي؟ يبدو أنه الاتجاه الذي يجب أن تتجه إليه هذه التقنية إذا كانت ستحدث تأثيرًا يتجاوز الأوراق البيضاء.