Lượng dữ liệu AI năm nay đã tăng gấp ba lần, thậm chí còn hơn thế, các ngành nghề đều đang lao vào lĩnh vực này một cách điên cuồng. Nhưng nói thật, dù mô hình có tiên tiến đến đâu, gặp phải "dữ liệu giả mạo" cũng phải bó tay. Nếu dữ liệu huấn luyện cung cấp cho AI vốn dĩ đã không đáng tin, thuật toán giỏi đến đâu cũng vô ích—thực ra vấn đề mang tính ngành này đã có người chú ý và tìm cách giải quyết từ lâu.

Xem bản gốc
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.
  • Phần thưởng
  • 5
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
NFTRegretDiaryvip
· 17giờ trước
Việc làm giả dữ liệu thực sự quá đáng, rác vào thì rác ra, dù mô hình có mạnh đến đâu cũng không cứu nổi.
Xem bản gốcTrả lời0
ZenZKPlayervip
· 17giờ trước
Nói thẳng ra thì việc làm giả dữ liệu chính là "rác vào thì rác ra", dù mô hình có fancy đến đâu cũng không cứu nổi.
Xem bản gốcTrả lời0
CompoundPersonalityvip
· 17giờ trước
Việc làm giả dữ liệu thực sự là gót chân Achilles của AI, dù có đốt bao nhiêu tiền để huấn luyện mô hình cũng không cứu vãn được.
Xem bản gốcTrả lời0
BackrowObservervip
· 18giờ trước
Chuyện làm giả dữ liệu sớm muộn gì cũng bị lộ thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropJunkievip
· 18giờ trước
Chuyện làm giả dữ liệu ấy mà, sớm muộn gì cũng bị lật tẩy. Dù mô hình có xịn đến đâu mà cho ăn dữ liệu rác thì cũng vô ích thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim