Parfois, quand je me sens fatigué au travail, je vais jouer un peu pour me détendre. Mais je suis vraiment nul et j'aime jouer, donc chaque fois, je finis par donner des kills à l'équipe adverse. C'est pourquoi je vais regarder quelques guides et tutoriels.
Il faut le dire, ces tutoriels sont vraiment bons, ils contiennent des partages d'équipement de héros et des techniques de laning par des experts, et à la fin de chaque guide, il est indiqué qui en est l'auteur et combien de parties ont été vérifiées en pratique, ce qui permet de voir rapidement si c'est fiable ou non.
Le réseau de données chez @OpenledgerHQ ressemble en fait à une version améliorée de la bibliothèque de stratégies de jeux, sauf que ce qui y est stocké n'est pas des astuces de jeu, mais des données professionnelles utilisées pour entraîner l'IA.
À mon avis, le cœur du réseau de données est une bibliothèque de stratégies de données décentralisée. Ce n'est pas quelque chose de propre à une entreprise, mais plutôt un pool partagé constitué des données impressionnantes de chacun dans son domaine. Ces données sont accompagnées d'étiquettes d'identité, indiquant qui a contribué et combien de rounds de validation ont été effectués, tout est clair.
Pourquoi dit-on que les données professionnelles sont très importantes ? Le modèle général est comme un novice ; s'il doit vraiment exceller dans certains domaines, il doit s'appuyer sur des modèles spécialisés. Les données professionnelles dans le réseau de données sont toutes des informations validées par des joueurs de niveau expert. Les modèles entraînés avec ces données auront certainement une précision d'opération beaucoup plus élevée.
En termes d'efficacité, les données professionnelles sont également très rentables. L'IA s'entraîne avec des données de haute qualité, sans gaspiller de puissance de calcul sur des informations inutiles, ce qui rend l'efficacité naturellement élevée. Plus important encore, le réseau de données permet aux personnes qui contribuent des données d'être récompensées.
En fin de compte, le réseau de données ressemble à un cercle d'entraide professionnelle et fiable, qui permet non seulement à l'IA de devenir de plus en plus puissante, mais aussi à chaque contribution d'être reconnue. Ce modèle est effectivement assez pratique à l'ère de l'IA. #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
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Parfois, quand je me sens fatigué au travail, je vais jouer un peu pour me détendre. Mais je suis vraiment nul et j'aime jouer, donc chaque fois, je finis par donner des kills à l'équipe adverse. C'est pourquoi je vais regarder quelques guides et tutoriels.
Il faut le dire, ces tutoriels sont vraiment bons, ils contiennent des partages d'équipement de héros et des techniques de laning par des experts, et à la fin de chaque guide, il est indiqué qui en est l'auteur et combien de parties ont été vérifiées en pratique, ce qui permet de voir rapidement si c'est fiable ou non.
Le réseau de données chez @OpenledgerHQ ressemble en fait à une version améliorée de la bibliothèque de stratégies de jeux, sauf que ce qui y est stocké n'est pas des astuces de jeu, mais des données professionnelles utilisées pour entraîner l'IA.
À mon avis, le cœur du réseau de données est une bibliothèque de stratégies de données décentralisée. Ce n'est pas quelque chose de propre à une entreprise, mais plutôt un pool partagé constitué des données impressionnantes de chacun dans son domaine. Ces données sont accompagnées d'étiquettes d'identité, indiquant qui a contribué et combien de rounds de validation ont été effectués, tout est clair.
Pourquoi dit-on que les données professionnelles sont très importantes ?
Le modèle général est comme un novice ; s'il doit vraiment exceller dans certains domaines, il doit s'appuyer sur des modèles spécialisés. Les données professionnelles dans le réseau de données sont toutes des informations validées par des joueurs de niveau expert. Les modèles entraînés avec ces données auront certainement une précision d'opération beaucoup plus élevée.
En termes d'efficacité, les données professionnelles sont également très rentables. L'IA s'entraîne avec des données de haute qualité, sans gaspiller de puissance de calcul sur des informations inutiles, ce qui rend l'efficacité naturellement élevée. Plus important encore, le réseau de données permet aux personnes qui contribuent des données d'être récompensées.
En fin de compte, le réseau de données ressemble à un cercle d'entraide professionnelle et fiable, qui permet non seulement à l'IA de devenir de plus en plus puissante, mais aussi à chaque contribution d'être reconnue. Ce modèle est effectivement assez pratique à l'ère de l'IA.
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