ほとんどのAIモデルは、インターネットのゴミの山—バイアスのかかった意見、バイラルなナンセンス、エコーチャンバーの繰り返し—を与えられます。しかし、いくつかのシステムは？彼らは異なる構築です。人気よりも正確さを優先し、ノイズからシグナルをフィルタリングし、実際に信頼できる出力を提供します。これが機械学習におけるハイプと実体のギャップです。

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BetterLuckyThanSmart

· 4時間前

話は本当だが、大多数のAIモデルはインターネットのゴミを食べている。偏見やウイルス的な馬鹿げたことが何度も繰り返されている...しかし、確かに一部のシステムは異なり、正確性を第一に考え、ノイズから本物のものを引き出し、信頼できる出力を行っている。これが虚勢と真の実力の違いだろう。

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FrontRunFighter

· 4時間前

正直に言うと、これは市場操作の訓練データに相当するものです。ゴミが入ればゴミが出る。しかし、最初に井戸を毒しているのは誰なのかについては誰も話さない。本当の暗い森はブロックチェーンではなく、ほとんどのモデルが出荷される前に挟まれるデータレイヤーです。

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CantAffordPancake

· 4時間前

言っている通り、今のほとんどのAIはインターネットのゴミを食べていて、トレーニングデータをポンプすれば終わり、それから一堆の偏見がついてくる。

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BankruptcyArtist

· 4時間前

信頼できるAIとゴミAIの違いはこんなにも大きい、一方はクソを食べ、もう一方は本物のものを食べる。

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BankruptWorker

· 4時間前

この言葉には新しさを感じないな...ここにいる人は皆、ゴミが入ればゴミが出ることを知っているが、実際にフィルタリングを実行できる人は何人いるだろうか？

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