A veces, cuando siento que estoy cansado del trabajo, suelo ir a jugar un poco para relajarme. Sin embargo, soy una persona que es mala jugando pero le gusta jugar, así que cada vez termino siendo un blanco fácil. Por eso, suelo ver algunas guías y tutoriales.
Es cierto que esos tutoriales son realmente buenos, contienen las construcciones de héroes y técnicas de línea compartidas por varios expertos, además, al final de cada guía se indica quién es el autor y cuántas partidas han sido verificadas en la práctica, se puede ver de inmediato si son confiables o no.
La red de datos en @OpenledgerHQ es en realidad algo similar a esta versión mejorada de la biblioteca de estrategias de juegos, solo que en lugar de almacenar trucos de juego, contiene datos especializados utilizados para entrenar IA.
En mi opinión, el núcleo de la red de datos es una biblioteca de estrategias de datos descentralizada, no es exclusiva de ninguna empresa, sino que es un pool compartido formado por los datos destacados de cada uno en sus respectivos campos. Estos datos vienen con una etiqueta de identidad, queda claro quién los contribuyó y cuántas rondas de verificación pasaron.
¿Por qué se dice que los datos profesionales son muy importantes? El modelo general es como un novato; si realmente quiere destacar en ciertos campos, necesita depender de modelos especializados. Los datos profesionales en la red de datos son materia validada por jugadores de nivel experto. Los modelos entrenados con ellos tendrán una precisión de operación mucho más alta.
Desde el punto de vista de la eficiencia, los datos profesionales también son muy rentables. La IA se entrena con datos de alta calidad, sin desperdiciar potencia de cálculo en información inútil, lo que naturalmente aumenta la eficiencia. Más importante aún, la red de datos permite que las personas que contribuyen con datos reciban recompensas.
En definitiva, la red de datos es como un círculo de ayuda profesional de datos en el que se puede confiar, que hace que la IA sea cada vez más poderosa y permite que el esfuerzo de cada persona sea reconocido. Este modelo es realmente bastante útil en la era de la IA. #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
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A veces, cuando siento que estoy cansado del trabajo, suelo ir a jugar un poco para relajarme. Sin embargo, soy una persona que es mala jugando pero le gusta jugar, así que cada vez termino siendo un blanco fácil. Por eso, suelo ver algunas guías y tutoriales.
Es cierto que esos tutoriales son realmente buenos, contienen las construcciones de héroes y técnicas de línea compartidas por varios expertos, además, al final de cada guía se indica quién es el autor y cuántas partidas han sido verificadas en la práctica, se puede ver de inmediato si son confiables o no.
La red de datos en @OpenledgerHQ es en realidad algo similar a esta versión mejorada de la biblioteca de estrategias de juegos, solo que en lugar de almacenar trucos de juego, contiene datos especializados utilizados para entrenar IA.
En mi opinión, el núcleo de la red de datos es una biblioteca de estrategias de datos descentralizada, no es exclusiva de ninguna empresa, sino que es un pool compartido formado por los datos destacados de cada uno en sus respectivos campos. Estos datos vienen con una etiqueta de identidad, queda claro quién los contribuyó y cuántas rondas de verificación pasaron.
¿Por qué se dice que los datos profesionales son muy importantes?
El modelo general es como un novato; si realmente quiere destacar en ciertos campos, necesita depender de modelos especializados. Los datos profesionales en la red de datos son materia validada por jugadores de nivel experto. Los modelos entrenados con ellos tendrán una precisión de operación mucho más alta.
Desde el punto de vista de la eficiencia, los datos profesionales también son muy rentables. La IA se entrena con datos de alta calidad, sin desperdiciar potencia de cálculo en información inútil, lo que naturalmente aumenta la eficiencia. Más importante aún, la red de datos permite que las personas que contribuyen con datos reciban recompensas.
En definitiva, la red de datos es como un círculo de ayuda profesional de datos en el que se puede confiar, que hace que la IA sea cada vez más poderosa y permite que el esfuerzo de cada persona sea reconocido. Este modelo es realmente bastante útil en la era de la IA.
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