Web2 empresas estão acelerando a mudança para dados sintéticos, e isso é uma grande tendência. Siwon Kim, fundador da Botanika, mencionou recentemente em uma apresentação técnica que a lógica por trás dessa transformação é bastante clara: primeiro, reduzir significativamente os custos de conformidade; segundo, eliminar o risco de vazamento de dados sensíveis; terceiro, que o treinamento de modelos de IA não dependa mais de uma quantidade massiva de dados brutos. Isso não é uma visão de futuro, mas uma realidade presente. Do lado das empresas, os dados sintéticos resolvem os pontos problemáticos do processamento de dados tradicional — protegendo a privacidade, aumentando a eficiência e acelerando a implementação de aplicações de IA. Pode-se prever que essa mudança de paradigma tecnológico impulsionará ainda mais o desenvolvimento de todo o setor.
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OPsychology
· 11h atrás
Já se percebeu, esta onda de dados sintéticos realmente vai ganhar força. Comparado com aquelas grandes empresas que gritam diariamente sobre proteção de privacidade, as equipes que realmente têm ideias já estão a agir.
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HappyToBeDumped
· 01-19 20:07
Os dados sintéticos deviam ter sido popularizados há muito tempo, realmente economizam trabalho, as empresas finalmente perceberam isso
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SerLiquidated
· 01-19 20:04
A questão dos dados sintéticos realmente está ganhando força, e o problema do custo de privacidade é um ponto de dor real
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AirdropBlackHole
· 01-19 20:02
Os dados sintéticos realmente se tornaram indispensáveis, as empresas já estão cansadas de lidar com a conformidade de privacidade. Economizar custos e evitar riscos, quem não quer?
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MemeKingNFT
· 01-19 19:57
Os dados sintéticos, esta onda, já devia ter chegado há muito tempo. O Web2 ainda está a usar métodos de processamento de dados de nível antiquado, enquanto na nossa cadeia já estamos a inovar. Redução de custos, prevenção de vazamentos, treino mais rápido — em suma, a ideia de "descentralização" dos dados, só que eles só agora estão a perceber. Estou um pouco cético quanto à velocidade de reação deles.
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RektCoaster
· 01-19 19:57
Dados sintéticos já deviam ter chegado há muito tempo, o método anterior de empilhar dados brutos era simplesmente ineficiente além do limite. Mas quantas empresas realmente podem implementar isso?
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WhaleStalker
· 01-19 19:54
A questão dos dados sintéticos já devia estar amplamente difundida, as empresas estão desesperadas com vazamentos de privacidade e outros problemas. Agora que há uma solução, ainda estão a demorar?
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BackrowObserver
· 01-19 19:41
A síntese de dados realmente está na moda, mas as empresas que conseguem usá-la de forma eficaz ainda são poucas.
A síntese de dados está em alta, mas como garantir a qualidade dos dados?
Siwon Kim está certo, economiza custos e reduz riscos, mas quem vai assumir a responsabilidade pelos problemas de alucinação do modelo?
Nesta onda de IA, a síntese de dados pode ser o próximo conceito superestimado.
Falando sério, proteção de privacidade e aumento de eficiência não são inerentemente contraditórios?
Mais uma "tecnologia revolucionária", vamos ver, como será daqui a cinco anos.
A redução dos custos de conformidade soa bem, mas também há mais desculpas para cortar cantos.
Web2 empresas estão acelerando a mudança para dados sintéticos, e isso é uma grande tendência. Siwon Kim, fundador da Botanika, mencionou recentemente em uma apresentação técnica que a lógica por trás dessa transformação é bastante clara: primeiro, reduzir significativamente os custos de conformidade; segundo, eliminar o risco de vazamento de dados sensíveis; terceiro, que o treinamento de modelos de IA não dependa mais de uma quantidade massiva de dados brutos. Isso não é uma visão de futuro, mas uma realidade presente. Do lado das empresas, os dados sintéticos resolvem os pontos problemáticos do processamento de dados tradicional — protegendo a privacidade, aumentando a eficiência e acelerando a implementação de aplicações de IA. Pode-se prever que essa mudança de paradigma tecnológico impulsionará ainda mais o desenvolvimento de todo o setor.