¿Se puede afirmar libremente que uno ha realizado un mate en baloncesto? No. Debes tener grabaciones con cámara, sellos de tiempo que lo prueben y estadísticas oficiales. Cada mate puede ser verificado. ¿Y el modelo de IA? ¿Por qué nuestras exigencias a los algoritmos son en realidad más laxas? Si realmente nos importa la transparencia, el rendimiento del modelo, los datos de entrenamiento y la lógica de decisión deberían ser tan rastreables y verificables como los datos deportivos. Los mecanismos de verificación no son solo un problema técnico, sino que también afectan a la confianza.
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MidnightMEVeater
· hace9h
Buenos días, todavía pensando en esto a las 3 de la madrugada. El baloncesto tiene cámaras, los modelos de IA son como operaciones en piscinas oscuras—¿quién realmente puede ver claramente qué está pasando allí? Todo es una exageración sobre las oportunidades de arbitraje.
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LiquidationWizard
· hace9h
Bueno, el problema es que los grandes modelos ahora son como un partido de béisbol sin espectadores, lanzando datos al azar sin que nadie se responsabilice.
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BridgeTrustFund
· hace9h
Es una locura, las empresas de IA ahora se atreven a exagerar, pero si tuvieran un poco de conciencia normativa, no estarían en esto.
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BlockTalk
· hace9h
De verdad, esta comparación es excelente, los datos deportivos se vigilan de cerca, mientras que en el lado de la IA todo es un caja negra. Ya debería haber alguien que lo dijera.
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TokenDustCollector
· hace9h
Lo has dicho perfectamente, ¿por qué esas normas de datos deportivos fallan cuando se trata de IA? Es realmente absurdo.
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AirdropChaser
· hace9h
Quítatelo, en el tema de la IA realmente todo es bastante opaco, las empresas tecnológicas ni siquiera quieren que veas cómo se entrena.
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IronHeadMiner
· hace9h
El mundo del deporte está completamente estancado, mientras que aquí la IA está patas arriba... ¿Cómo hay todavía gente que se atreve a alardear de los parámetros?
¿Se puede afirmar libremente que uno ha realizado un mate en baloncesto? No. Debes tener grabaciones con cámara, sellos de tiempo que lo prueben y estadísticas oficiales. Cada mate puede ser verificado. ¿Y el modelo de IA? ¿Por qué nuestras exigencias a los algoritmos son en realidad más laxas? Si realmente nos importa la transparencia, el rendimiento del modelo, los datos de entrenamiento y la lógica de decisión deberían ser tan rastreables y verificables como los datos deportivos. Los mecanismos de verificación no son solo un problema técnico, sino que también afectan a la confianza.