Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
HappyToBeDumped
· 17год тому
Синтетичні дані давно вже мали стати поширеними, це дійсно економить час, і компанії нарешті це зрозуміли
Переглянути оригіналвідповісти на0
SerLiquidated
· 17год тому
Згенеровані дані дійсно набирають обертів, проблема витрат на конфіденційність — це справжній болючий пункт
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropBlackHole
· 17год тому
Синтетичні дані дійсно неможливо обійти стороною, компанії вже давно втомилися від відповідності приватності. Зменшення витрат і уникнення ризиків — хто ж цього не хоче?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MemeKingNFT
· 17год тому
Синтетичні дані, ця хвиля, вже давно мала з'явитися. Web2 досі використовує застарілі методи обробки даних, а на нашій ланцюжку вже давно все розвинуто. Зниження витрат, запобігання витоку, швидке навчання — по суті, це ідея "децентралізації" даних, просто вони зараз прокинулися. Трохи знецінюю їхню швидкість реакції.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektCoaster
· 17год тому
Синтетичні дані давно вже мали з'явитися, раніше такий набір сирих даних був надто неефективним. Але скільки справді здатних впровадити компаній?
Переглянути оригіналвідповісти на0
WhaleStalker
· 17год тому
Синтетичні дані давно вже мають стати поширеними, адже витоки приватності та інші проблеми доводять компанії до відчаю. Зараз є рішення, а ви все ще зволікаєте?
Переглянути оригіналвідповісти на0
BackrowObserver
· 17год тому
Синтетичні дані дійсно на піку популярності, але справжніх компаній, які можуть їх ефективно використовувати, все ще мало.
Синтетичні дані стали популярними, але як гарантувати якість даних?
Siwon Kim правильно сказав, що це зменшує витрати та ризики, але хто несе відповідальність за ілюзії моделі?
У цій хвилі AI синтетичні дані можуть стати наступною концепцією, яка буде надмірно роздута.
Чесно кажучи, чи не є конфліктом природним захист приватності та підвищення ефективності?
Ще одна "революційна технологія", подивимось, яким вона буде через п’ять років.
Зниження витрат на відповідність правилам звучить привабливо, але також з’являється більше виправдань для недбалості.
Web2企業正在加速轉向合成數據這是個大趨勢。Botanika創始人Siwon Kim在最近的技術分享中提到,這個轉變背後的邏輯很清晰:一是大幅降低合規成本,二是消除敏感數據洩露的風險,三是AI模型訓練不再依賴海量原始數據。這不是未來式,而是現在進行時。从企業端來看,合成數據解決了傳統數據處理中的痛點——既能保護隱私,又能提升效率,还能加快AI應用的落地速度。可以預見,這種技術範式的轉移會進一步推動整個行業的發展。