¿Dónde está realmente el cuello de botella en el entrenamiento de IA actual? Muchas personas se centran en la competencia de poder de cálculo, pero vale la pena reflexionar desde una perspectiva diferente: los datos de etiquetado humano de alta calidad son la clave.



La idea del Perceptron Network es muy interesante: en lugar de hacer que los productores de datos sean personajes en segundo plano, es mejor convertirlos en el núcleo del ecosistema. ¿Qué significa esto? Los participantes obtienen propiedad real, reconocimiento claro de su contribución y recompensas económicas visibles.

En comparación con el proceso tradicional de recopilación de datos en caja negra, este modelo transparente y alineado con incentivos rompe la asimetría de información. Los etiquetadores humanos dejan de ser un centro de costos pasivo para convertirse en participantes activos con intereses propios. Combinado con herramientas de calidad de datos como Mindo AI, se espera que la eficiencia y la credibilidad de todo el ecosistema mejoren.

Esto quizás represente una nueva dirección en la fusión de Web3 y IA: desde la producción de datos hasta el entrenamiento de modelos, toda la cadena puede ser rediseñada para ser más justa y eficiente.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
  • Recompensa
  • 7
  • Republicar
  • Compartir
Comentar
0/400
MetaMiseryvip
· 01-06 02:11
¿Finalmente los etiquetadores de datos van a dar la vuelta a la situación? Esta lógica me convence... En lugar de gastar potencia de cálculo, es mejor dar el dinero a las personas que realmente trabajan, cualquiera puede ver cuál es más sostenible.
Ver originalesResponder0
BagHolderTillRetirevip
· 01-05 02:33
¡Por fin los etiquetadores de datos van a tener su oportunidad! Antes, esas grandes empresas realmente eran muy duras, pagaban muy poco y los usaban como herramientas. El modelo de incentivos de Perceptron Network en papel parece bueno, pero lo importante es si realmente habrá participación. La clave para romper el estancamiento sigue siendo la distribución de tokens y la liquidez, si no, será solo una vieja historia en un nuevo envase. Web3+AI realmente tiene que hacerse así, de lo contrario los datos siempre estarán en manos de unos pocos. Por cierto, la herramienta de calidad de datos de Mindo AI debe ser confiable, si no, por mucho incentivo que haya, no saldrán cosas buenas. Creo que esta es la dirección con verdadera innovación, mucho más racional que simplemente competir por poder de cálculo. Pero aún hay que ver cómo se implementa en la práctica, que las tesis sean buenas, pero la ejecución es difícil.
Ver originalesResponder0
ImpermanentSagevip
· 01-03 20:55
La narrativa de la competencia de poder de cálculo ya está pasada de moda, los datos son la verdadera carta ganadora Por fin los anotadores ya no serán explotados, esa es la verdadera vía La idea de Perceptron es increíble, la alineación de incentivos es clave El proceso de caja negra debe desaparecer, la transparencia es inevitable Web3+AI finalmente tiene algo de interés ¿Los anotadores ahora tienen beneficios? Entonces la participación puede duplicarse Romper la asimetría de información, la eficiencia del ecosistema explotará Herramientas como Mindo combinadas con mecanismos de incentivo son realmente excelentes Honestamente, la propiedad de los datos es demasiado importante para los anotadores Otra pista en la que las personas comunes pueden participar
Ver originalesResponder0
MetaverseHobovip
· 01-03 20:54
Ya lo dije, la potencia de cálculo en realidad no es un cuello de botella, los datos son la clave. Lamentablemente, la mayoría todavía está peleando por las GPU... Esta idea realmente es diferente, ¿hacer que los anotadores realmente obtengan beneficios? Suena como si finalmente alguien hubiera recordado el valor de los datos. La combinación de Web3+AI, se siente como lo que debería ser: transparente, con incentivos alineados, genial
Ver originalesResponder0
SandwichVictimvip
· 01-03 20:51
¿Finalmente los etiquetadores de datos van a dar la vuelta a la situación? En lugar de gastar dinero en comprar potencia de cálculo, incentivar a las personas a participar activamente es realmente inteligente... Esto es lo que Web3 debería hacer
Ver originalesResponder0
ReverseTradingGuruvip
· 01-03 20:44
La competencia de potencia de cálculo ya me aburrió, los datos son realmente la verdadera carta ganadora. La idea de Perceptron finalmente me hizo entender el concepto, los trabajadores de anotación finalmente podrán beneficiarse. El camino de Web3+AI es realmente audaz, el mercado descentralizado de datos es sin duda el futuro, el sistema de recopilación de caja negra será destruido tarde o temprano. Esta vez no es necesario trabajar para los gigantes y obtener valor gratis, es una rareza.
Ver originalesResponder0
StakeWhisperervip
· 01-03 20:34
¡Ey, por fin alguien lo dice claramente! ¿Los trabajadores de anotación de datos han sido explotados durante tantos años y ahora van a dar la vuelta a la situación? La carrera por el poder de cálculo ya está pasada de moda, el verdadero cuello de botella es la calidad de los datos, pero a quién le importa la vida o muerte de los anotadores... hasta que llegó Web3. La historia de incentivos transparentes suena bien, pero ¿realmente puede implementarse? Mantengo una actitud de escepticismo. Entiendo la lógica del Perceptron, los participantes tienen skin in the game, la calidad de los datos naturalmente mejora, esa es la jugada a largo plazo. El modo de recopilación en caja negra debería quebrar, ¿cuánta gente ha sido explotada por la asimetría de información?
Ver originalesResponder0
  • Anclado

Opera con criptomonedas en cualquier momento y lugar
qrCode
Escanea para descargar la aplicación de Gate
Comunidad
Español
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)