Thanh tiến độ Sapien đã đạt 90%, nói về công nghệ xác thực AI của Sapien, một số ý kiến đã được đưa ra. Gần đây tôi đã trải nghiệm được sự ứng dụng rộng rãi của công nghệ xác thực AI trong đời sống thực, chẳng hạn như nền tảng kaito đã có sự thay đổi lớn và không còn phát triển nữa,毕竟 đã tổn thương rất nhiều những người đã nỗ lực xây dựng. Gần đây mọi người lại quay trở lại làm việc với Binance Alpha.
Gần đây mọi người đều biết rằng Tiểu Kim Đậu đã trở về quê ở làng, đã dạy mẹ tôi cách sử dụng nền tảng Binance Alpha.
Hôm qua có một anh lớn chán quá, đã cắt đứt toàn bộ dây mạng của cả làng, thật sự có cản trở công việc của anh ta không? Khiến cho bây giờ tôi phải chịu đựng mạng di động kém đến chết, dẫn mẹ tôi đi抢空投, nhưng bà ấy cứ bị kẹt ở bước xác thực máy chống lại khối.
Tôi đang tự hỏi làm thế nào một khối nhỏ lại khiến mẹ tôi khó khăn như vậy! Qua việc phổ cập kiến thức AI, Kim Đậu phát hiện ra rằng trong đây thực sự có nhiều điều thú vị!
Tại sao Binance Alpha lại chọn khối vuông này để xác thực? Bạn nghĩ nó muốn bạn nhanh chóng và chính xác đưa vào khoảng trống sao?
Bạn đã hoàn toàn sai. Bạn càng vẽ nhanh và chính xác thì càng chứng tỏ bạn là robot, bởi vì robot sẽ thực hiện theo chương trình được chỉ định, thực hiện các thao tác với một quỹ đạo chuyển động thẳng nhất định, vị trí siêu chính xác và tốc độ đều siêu nhanh để đặt khối vuông này vào.
Và việc thao tác của chúng tôi không thể trượt một cách chính xác và tốc độ sẽ không nhanh, đặc biệt là không thể là một đường thẳng chính xác.
Vì vậy, dù vị trí bạn lướt không chính xác và tốc độ không nhanh, bạn vẫn có thể vượt qua xác thực một cách suôn sẻ.
Trong quá khứ, bạn có thể đã thấy nhiều bài kiểm tra trí tuệ, yêu cầu bạn tính 1+1=? hoặc yêu cầu bạn đoán ai là Như Bình, ai là Ban Kim Liên dựa trên hình ảnh? Những bài kiểm tra này chỉ nhằm xác minh rằng bạn thông minh hơn robot, vì vậy bạn là con người.
Với sự phát triển của AI ngày càng nhanh chóng, AI có thể biết rõ ràng những gì được viết trên hình ảnh nhờ vào công nghệ ORC. Nhiều mã xác nhận phức tạp mà con người không thể nhận diện được, nhưng robot có thể nhận diện được. Vì vậy, việc chứng minh rằng tôi thông minh hơn AI để ngăn chặn hành vi của robot giờ đây đã không còn hiệu quả.
Vậy thì nói về dự án công nghệ xác thực AI, hiện tại Sapien cũng đứng ở vị trí hàng đầu về công nghệ, cốt lõi của nó là thông qua phương thức phi tập trung để crowdsourcing dữ liệu huấn luyện AI, và thông qua "cơ chế vòng lặp chất lượng dữ liệu tin cậy" để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
Và gần đây, việc Lucy Guo tham gia Sapien có thể mang lại những lợi thế nào về dữ liệu cho Sapien:
Chúng ta hãy xem tiếp
1. Kinh nghiệm quản lý dữ liệu chất lượng cao - Trong thời gian làm việc tại Scale AI, Lucy Guo đã giúp phát triển Scale Data Engine, đây là một giải pháp toàn diện cho việc thu thập, gán nhãn, chọn lọc và đánh giá dữ liệu.
Kinh nghiệm của cô ấy có thể giúp Sapien tối ưu hóa đường ống dữ liệu của mình, đảm bảo đầu ra chất lượng cao từ sự đóng góp của người dùng đến việc đào tạo AI.
- Sự hiểu biết của cô ấy về mô hình xử lý dữ liệu hỗn hợp (tự động hóa và xác minh thủ công) có thể nâng cao quy trình kiểm soát chất lượng đánh giá đồng nghiệp của Sapien, cải thiện tính nhất quán của dữ liệu.
- Lucy Guo có sự hiểu biết sâu sắc về những điểm nghẽn dữ liệu đào tạo AI ("Dữ liệu đào tạo chất lượng cao là yếu tố then chốt bị bỏ qua nhất trong việc mở rộng AI") có thể hướng dẫn Sapien hoàn thiện hệ thống chứng nhận chất lượng của mình, đảm bảo dữ liệu giữ được tiêu chuẩn cao trong môi trường phi tập trung.
- Đề xuất của cô ấy có thể thúc đẩy Sapien tích hợp các công nghệ xác thực tiên tiến hơn với các đối tác (như SentientAGI hoặc Coinbase), nâng cao độ tin cậy của dữ liệu.
2. Chuyên môn xử lý dữ liệu quy mô lớn - Thành công của Scale AI nằm ở khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn trên nhiều lĩnh vực (như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình 3D, v.v.). Việc tham gia của Lucy Guo có thể giúp Sapien mở rộng khả năng xử lý dữ liệu của mình, nhằm hỗ trợ nhiều tình huống ứng dụng AI hơn, đáp ứng nhu cầu của các ngành khác nhau.
- Điều này đặc biệt quan trọng đối với kiến trúc phi tập trung của Sapien, vì nó cần xử lý hiệu quả dữ liệu đa dạng từ người dùng trên toàn cầu.
3. Dữ liệu người sáng tạo và mô hình quyền sở hữu của người dùng - Passes nhấn mạnh quyền kiểm soát dữ liệu và thu nhập của người sáng tạo, điều này rất phù hợp với quan niệm về dữ liệu do người dùng sở hữu (user-owned data) của Sapien. Lucy Guo có thể giới thiệu cơ chế khuyến khích đổi mới cho Sapien, đảm bảo những người đóng góp dữ liệu nhận được phần thưởng công bằng, từ đó thu hút nhiều nhà cung cấp dữ liệu chất lượng cao hơn.
Sự gia nhập của cô ấy có thể nâng cao giá trị thương hiệu của Sapien, thu hút nhiều nhà đầu tư hơn. Điều này cung cấp cho Sapien nhiều nguồn lực hơn để cải thiện cơ sở hạ tầng dữ liệu, có thể thúc đẩy tiến độ tài trợ Series A của họ sau thanh tiến độ 90%. #AI # JoinSapien #Web3AI # DeAI @cookiedotfun #SapienEmpower # Web3Data #cookiedotfun # Yap #KaitoYap # KaitoAI @KaitoAI
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Thanh tiến độ Sapien đã đạt 90%, nói về công nghệ xác thực AI của Sapien, một số ý kiến đã được đưa ra. Gần đây tôi đã trải nghiệm được sự ứng dụng rộng rãi của công nghệ xác thực AI trong đời sống thực, chẳng hạn như nền tảng kaito đã có sự thay đổi lớn và không còn phát triển nữa,毕竟 đã tổn thương rất nhiều những người đã nỗ lực xây dựng. Gần đây mọi người lại quay trở lại làm việc với Binance Alpha.
Gần đây mọi người đều biết rằng Tiểu Kim Đậu đã trở về quê ở làng, đã dạy mẹ tôi cách sử dụng nền tảng Binance Alpha.
Hôm qua có một anh lớn chán quá, đã cắt đứt toàn bộ dây mạng của cả làng, thật sự có cản trở công việc của anh ta không? Khiến cho bây giờ tôi phải chịu đựng mạng di động kém đến chết, dẫn mẹ tôi đi抢空投, nhưng bà ấy cứ bị kẹt ở bước xác thực máy chống lại khối.
Tôi đang tự hỏi làm thế nào một khối nhỏ lại khiến mẹ tôi khó khăn như vậy!
Qua việc phổ cập kiến thức AI, Kim Đậu phát hiện ra rằng trong đây thực sự có nhiều điều thú vị!
Tại sao Binance Alpha lại chọn khối vuông này để xác thực?
Bạn nghĩ nó muốn bạn nhanh chóng và chính xác đưa vào khoảng trống sao?
Bạn đã hoàn toàn sai. Bạn càng vẽ nhanh và chính xác thì càng chứng tỏ bạn là robot, bởi vì robot sẽ thực hiện theo chương trình được chỉ định, thực hiện các thao tác với một quỹ đạo chuyển động thẳng nhất định, vị trí siêu chính xác và tốc độ đều siêu nhanh để đặt khối vuông này vào.
Và việc thao tác của chúng tôi không thể trượt một cách chính xác và tốc độ sẽ không nhanh, đặc biệt là không thể là một đường thẳng chính xác.
Vì vậy, dù vị trí bạn lướt không chính xác và tốc độ không nhanh, bạn vẫn có thể vượt qua xác thực một cách suôn sẻ.
Trong quá khứ, bạn có thể đã thấy nhiều bài kiểm tra trí tuệ, yêu cầu bạn tính 1+1=? hoặc yêu cầu bạn đoán ai là Như Bình, ai là Ban Kim Liên dựa trên hình ảnh? Những bài kiểm tra này chỉ nhằm xác minh rằng bạn thông minh hơn robot, vì vậy bạn là con người.
Với sự phát triển của AI ngày càng nhanh chóng, AI có thể biết rõ ràng những gì được viết trên hình ảnh nhờ vào công nghệ ORC. Nhiều mã xác nhận phức tạp mà con người không thể nhận diện được, nhưng robot có thể nhận diện được. Vì vậy, việc chứng minh rằng tôi thông minh hơn AI để ngăn chặn hành vi của robot giờ đây đã không còn hiệu quả.
Vậy thì nói về dự án công nghệ xác thực AI, hiện tại Sapien cũng đứng ở vị trí hàng đầu về công nghệ, cốt lõi của nó là thông qua phương thức phi tập trung để crowdsourcing dữ liệu huấn luyện AI, và thông qua "cơ chế vòng lặp chất lượng dữ liệu tin cậy" để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
Và gần đây, việc Lucy Guo tham gia Sapien có thể mang lại những lợi thế nào về dữ liệu cho Sapien:
Chúng ta hãy xem tiếp
1. Kinh nghiệm quản lý dữ liệu chất lượng cao
- Trong thời gian làm việc tại Scale AI, Lucy Guo đã giúp phát triển Scale Data Engine, đây là một giải pháp toàn diện cho việc thu thập, gán nhãn, chọn lọc và đánh giá dữ liệu.
Kinh nghiệm của cô ấy có thể giúp Sapien tối ưu hóa đường ống dữ liệu của mình, đảm bảo đầu ra chất lượng cao từ sự đóng góp của người dùng đến việc đào tạo AI.
- Sự hiểu biết của cô ấy về mô hình xử lý dữ liệu hỗn hợp (tự động hóa và xác minh thủ công) có thể nâng cao quy trình kiểm soát chất lượng đánh giá đồng nghiệp của Sapien, cải thiện tính nhất quán của dữ liệu.
- Lucy Guo có sự hiểu biết sâu sắc về những điểm nghẽn dữ liệu đào tạo AI ("Dữ liệu đào tạo chất lượng cao là yếu tố then chốt bị bỏ qua nhất trong việc mở rộng AI") có thể hướng dẫn Sapien hoàn thiện hệ thống chứng nhận chất lượng của mình, đảm bảo dữ liệu giữ được tiêu chuẩn cao trong môi trường phi tập trung.
- Đề xuất của cô ấy có thể thúc đẩy Sapien tích hợp các công nghệ xác thực tiên tiến hơn với các đối tác (như SentientAGI hoặc Coinbase), nâng cao độ tin cậy của dữ liệu.
2. Chuyên môn xử lý dữ liệu quy mô lớn
- Thành công của Scale AI nằm ở khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn trên nhiều lĩnh vực (như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình 3D, v.v.).
Việc tham gia của Lucy Guo có thể giúp Sapien mở rộng khả năng xử lý dữ liệu của mình, nhằm hỗ trợ nhiều tình huống ứng dụng AI hơn, đáp ứng nhu cầu của các ngành khác nhau.
- Điều này đặc biệt quan trọng đối với kiến trúc phi tập trung của Sapien, vì nó cần xử lý hiệu quả dữ liệu đa dạng từ người dùng trên toàn cầu.
3. Dữ liệu người sáng tạo và mô hình quyền sở hữu của người dùng
- Passes nhấn mạnh quyền kiểm soát dữ liệu và thu nhập của người sáng tạo, điều này rất phù hợp với quan niệm về dữ liệu do người dùng sở hữu (user-owned data) của Sapien.
Lucy Guo có thể giới thiệu cơ chế khuyến khích đổi mới cho Sapien, đảm bảo những người đóng góp dữ liệu nhận được phần thưởng công bằng, từ đó thu hút nhiều nhà cung cấp dữ liệu chất lượng cao hơn.
Sự gia nhập của cô ấy có thể nâng cao giá trị thương hiệu của Sapien, thu hút nhiều nhà đầu tư hơn.
Điều này cung cấp cho Sapien nhiều nguồn lực hơn để cải thiện cơ sở hạ tầng dữ liệu, có thể thúc đẩy tiến độ tài trợ Series A của họ sau thanh tiến độ 90%.
#AI # JoinSapien #Web3AI # DeAI @cookiedotfun #SapienEmpower # Web3Data #cookiedotfun # Yap #KaitoYap # KaitoAI @KaitoAI