Sebagian besar model AI diberi makan tumpukan sampah internet—pandangan yang bias, omong kosong viral, ruang gema yang berulang. Tapi beberapa sistem? Mereka dibangun dengan cara yang berbeda. Memprioritaskan akurasi daripada popularitas, menyaring sinyal dari kebisingan, dan benar-benar memberikan keluaran yang dapat Anda percayai. Itulah celah antara hype dan substansi dalam pembelajaran mesin.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
BetterLuckyThanSmart
· 4jam yang lalu
Ngomong-ngomong, sebagian besar model AI memang hanya mengonsumsi sampah internet, ya, kebencian, hal-hal konyol yang menyebar seperti virus berulang kali... tapi memang ada beberapa sistem yang berbeda, benar-benar mengutamakan akurasi, menyaring hal-hal nyata dari kebisingan, hasilnya jadi dapat diandalkan. Ini adalah perbedaan antara pamer dan kemampuan sebenarnya, kan?
Lihat AsliBalas0
FrontRunFighter
· 4jam yang lalu
ngl, ini hanyalah data pelatihan yang setara dengan manipulasi pasar. sampah masuk = sampah keluar, tetapi tidak ada yang berbicara tentang siapa yang meracuni sumur di tempat pertama. hutan gelap yang sebenarnya bukanlah blockchain, melainkan lapisan data di mana sebagian besar model terjepit sebelum mereka bahkan diluncurkan.
Lihat AsliBalas0
CantAffordPancake
· 4jam yang lalu
Tidak salah, sebagian besar AI sekarang hanya mengonsumsi sampah internet, data pelatihan di-pump dan selesai, lalu banyak bias muncul.
Lihat AsliBalas0
BankruptcyArtist
· 4jam yang lalu
Perbedaan antara AI yang dapat diandalkan dan AI yang sampah sangat besar, satu memakan kotoran dan yang lainnya memakan makanan yang sebenarnya.
Lihat AsliBalas0
BankruptWorker
· 4jam yang lalu
Kenapa saya merasa kalimat ini tidak ada yang baru... Semua yang hadir tahu bahwa sampah masuk, sampah keluar, tetapi berapa banyak yang benar-benar bisa melakukan penyaringan?
Sebagian besar model AI diberi makan tumpukan sampah internet—pandangan yang bias, omong kosong viral, ruang gema yang berulang. Tapi beberapa sistem? Mereka dibangun dengan cara yang berbeda. Memprioritaskan akurasi daripada popularitas, menyaring sinyal dari kebisingan, dan benar-benar memberikan keluaran yang dapat Anda percayai. Itulah celah antara hype dan substansi dalam pembelajaran mesin.