Cách Sapien đang nâng cao hiệu suất AI thông qua hợp tác phi tập trung
Nền tảng của Sapien tập hợp các chuyên gia từ nhiều ngành nghề và khu vực khác nhau, điều này làm phong phú đáng kể dữ liệu đào tạo cho các mô hình AI.
Sự hợp tác phi tập trung này tạo ra các mô hình AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn.
Cá nhân tôi, tôi xem đây là một bước tiến lớn trong việc làm cho các mô hình AI trở nên bao trùm hơn, với khả năng thực hiện trong một loạt các ứng dụng thực tế.
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Phá vỡ rào cản khu vực và ngành công nghiệp
Truyền thống, dữ liệu AI đã được thu thập trong các ngành công nghiệp hoặc khu vực địa lý cụ thể, dẫn đến sự thiên lệch và khoảng trống trong các mô hình AI.
Tuy nhiên, nền tảng phi tập trung của Sapien đã phá vỡ những rào cản này bằng cách cho phép các đóng góp toàn cầu được tích hợp một cách liền mạch vào quy trình đào tạo AI. Điều này đảm bảo rằng các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu không chỉ chính xác mà còn đại diện cho các khu vực, nền văn hóa và ngành công nghiệp đa dạng. @JoinSapien
Quan điểm của tôi:
Với tư cách là một người ủng hộ sự

Tuần trước, điểm Yap đã tăng lên 70😭
Tuần trước tôi được 70 điểm
@KaitoAI #kaitoyapper#
Ai cần một người theo dõi thông minh? Giơ tay
Để lại một bình luận bên dưới 👇

AI giúp bạn tạo ra chiến lược, có thể thực hiện sai không? @Infinit_Labs đã giải quyết "khả năng kiểm soát" như thế nào?
Nhiều bạn bè hỏi tôi, "INFINIT nói sẽ dùng AI giúp tôi xây dựng chiến lược trên chuỗi, nếu hiểu sai, đường đi sai, thì sẽ mất mát thế nào?"
Thật vậy, các LLM thông thường có rủi ro "ảo giác". Nhưng @Infinit_Labs đã giảm thiểu rủi ro này thông qua một hệ thống "suy diễn có cấu trúc + xác thực giao dịch":
🔹 ReAct Agent sẽ phân tích suy luận LLM thành nhiều bước rõ ràng
🔹 Mỗi bước tương ứng với thao tác trên chuỗi thực tế, được thực hiện bởi Agent cụ thể
🔹 Toàn bộ quy trình

Sức mạnh của việc xác thực từ bạn bè trong việc đảm bảo dữ liệu AI chất lượng cao
Xác thực đồng nghiệp trong Sapien đảm bảo rằng dữ liệu đào tạo AI trải qua sự xem xét kỹ lưỡng, không thiên lệch bởi nhiều chuyên gia.
Khác với các mô hình tập trung có thể gặp phải thiên lệch hoặc tắc nghẽn, hệ thống này tạo ra một cách chính xác và có khả năng mở rộng hơn để xác minh dữ liệu.
Tôi nghĩ rằng xác thực đồng đẳng là một cơ chế thiết yếu để duy trì tính toàn vẹn của các hệ thống AI khi chúng mở rộng toàn cầu.
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Tầm nhìn của Sapien cho tương lai: Trao quyền cho AI với dữ liệu đa dạng, chất lượng cao @JoinSapien
Nhìn về phía trước, nền tảng phi tập trung của Sapien đang đặt nền tảng cho thế hệ AI tiếp theo.
Bằng cách trao quyền cho các chuyên gia toàn cầu đóng góp kiến thức của họ, đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua việc staking và xác thực từ đồng nghiệp, và tạo ra các động lực kinh tế cho những đóng góp chất lượng cao, Sapien đang tạo nền tảng cho sự phát triển AI bền vững và bao trùm.
Quan điểm của tôi:
Tôi rất hào hứng về tiềm năng của Sapien trong việc định hình lại việc thu thập và đào tạo dữ l