Web2 الشركات تتسارع نحو البيانات التركيبية، وهو اتجاه كبير. ذكر مؤسس Botanika Siwon Kim في مشاركته التقنية الأخيرة أن المنطق وراء هذا التحول واضح جدًا: أولاً، تقليل تكاليف الامتثال بشكل كبير؛ ثانيًا، القضاء على مخاطر تسرب البيانات الحساسة؛ ثالثًا، لم يعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يعتمد على كميات هائلة من البيانات الأصلية. هذا ليس مستقبلًا، بل هو الحاضر. من وجهة نظر الشركات، حلت البيانات التركيبية محل نقاط الألم في معالجة البيانات التقليدية — فهي تحمي الخصوصية، وتزيد من الكفاءة، وتسرع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن يدفع انتقال هذا النموذج التكنولوجي المزيد من تطور الصناعة بأكملها.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
8
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OPsychology
· منذ 7 س
لقد رأينا ذلك منذ فترة، فإن موجة البيانات الاصطناعية ستنطلق حقًا. مقارنةً بتلك الشركات الكبرى التي تصرخ يوميًا بحماية الخصوصية، فإن الفرق الحقيقي هو أن الفرق التي لديها أفكار حقيقية كانت تعمل على ذلك منذ فترة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HappyToBeDumped
· 01-19 20:07
البيانات الاصطناعية كانت من المفترض أن تنتشر منذ زمن، فهي حقًا توفر الجهد، وأخيرًا أدركت الشركات ذلك
شاهد النسخة الأصليةرد0
SerLiquidated
· 01-19 20:04
توليد البيانات الاصطناعية بالفعل يكتسب زخمًا، ومشكلة تكلفة الخصوصية هي النقطة المؤلمة الحقيقية
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropBlackHole
· 01-19 20:02
البيانات الاصطناعية أصبحت لا مفر منها حقًا، فالشركات كانت تتعب من الامتثال للخصوصية منذ فترة طويلة. تقليل التكاليف وتجنب المخاطر، من لا يرغب في ذلك؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
MemeKingNFT
· 01-19 19:57
البيانات الاصطناعية كانت من المفترض أن تأتي منذ فترة، فـWeb2 لا يزال يستخدم طرق معالجة بيانات قديمة، ونحن على السلسلة قد أبدعنا فيها منذ زمن. خفض التكاليف، منع التسرب، التدريب بسرعة — ببساطة، هو مفهوم "اللامركزية" للبيانات، فقط أنهم أدركوا ذلك الآن. أعتقد أن رد فعلهم بطيء بعض الشيء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RektCoaster
· 01-19 19:57
البيانات الاصطناعية كانت من المفترض أن تظهر منذ زمن، فالنهج السابق في تجميع البيانات الأصلية كان غير فعال بشكل لا يصدق. لكن كم عدد الشركات التي يمكنها تطبيق ذلك بشكل فعلي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
WhaleStalker
· 01-19 19:54
لقد كان من المفترض أن يتم تعميم مسألة البيانات الاصطناعية منذ فترة طويلة، فمشاكل تسرب الخصوصية تجعل الشركات في حالة من الفوضى، والآن هناك حلول متاحة، ومع ذلك لا تزال تتردد؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BackrowObserver
· 01-19 19:41
البيانات الاصطناعية بالفعل في ذروة الاتجاه، لكن الشركات التي يمكنها استخدامها بشكل جيد لا تزال قليلة.
لقد أصبحت البيانات الاصطناعية شائعة، لكن كيف نضمن جودة البيانات؟
قال سيوون كيم بشكل صحيح، تقليل التكاليف وتقليل المخاطر، لكن من يتحمل مشكلة هلوسة النموذج؟
في موجة الذكاء الاصطناعي هذه، قد تكون البيانات الاصطناعية المفهوم التالي الذي يُبالغ في الترويج له.
بصراحة، أليس حماية الخصوصية وتحسين الكفاءة متناقضين بطبيعتهما؟
تقنية "ثورية" أخرى، سأنتظر وأرى، كيف ستكون بعد خمس سنوات.
خفض تكاليف الامتثال يبدو جيدًا، لكن الأعذار لتقليل الجودة أصبحت أكثر.
Web2 الشركات تتسارع نحو البيانات التركيبية، وهو اتجاه كبير. ذكر مؤسس Botanika Siwon Kim في مشاركته التقنية الأخيرة أن المنطق وراء هذا التحول واضح جدًا: أولاً، تقليل تكاليف الامتثال بشكل كبير؛ ثانيًا، القضاء على مخاطر تسرب البيانات الحساسة؛ ثالثًا، لم يعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يعتمد على كميات هائلة من البيانات الأصلية. هذا ليس مستقبلًا، بل هو الحاضر. من وجهة نظر الشركات، حلت البيانات التركيبية محل نقاط الألم في معالجة البيانات التقليدية — فهي تحمي الخصوصية، وتزيد من الكفاءة، وتسرع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن يدفع انتقال هذا النموذج التكنولوجي المزيد من تطور الصناعة بأكملها.