2025-12-29 19:29:49

Мощность вычислений больше не является узким местом для ИИ, важны данные. Настоящая конкурентоспособность заключается в получении высококачественных и надежных данных — для этого необходимо переопределить правила сбора данных. В отличие от традиционных методов извлечения данных, децентрализованный рамочный механизм позволяет пользователям получать вознаграждение за вклад. Такой стимулируемый подход к управлению данными обеспечивает как качество данных, так и защиту прав участников. Когда данные для обучения ИИ поступают от сообщества, а не односторонне эксплуатируются, логика всей экосистемы меняется. Сейчас вопрос уже не в том, стоит ли присоединяться, а в том, когда начать.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .

21 Лайков

Награда
21
7
Репост
Поделиться

комментарий

0/400

Token_Sherpa

· 13ч назад

Честно говоря, идея «данных, основанных на сообществе», вызывает сильные ассоциации с понзиномикой... кто на самом деле проверяет качество или мы просто навешиваем ярлык «децентрализованный» на Data Extraction 2.0

Посмотреть ОригиналОтветить0

ZenZKPlayer

· 2025-12-30 23:06

Подождите, эта логика звучит так знакомо... Я согласен, что данные — это настоящие деньги, но сможет ли реально реализоваться концепция совместного построения сообщества? Кажется, это снова история о "модели стимулирования", в конце концов крупные игроки всё равно будут есть мясо, а мелкие — пить бульон. Стоит ли присоединяться к этой волне, зависит от того, кто за этим стоит и кто определяет правила распределения данных. Но направление децентрализации действительно правильное, гораздо лучше, чем быть поглощённым каким-то технологическим гигантом.

Посмотреть ОригиналОтветить0

BearMarketBarber

· 2025-12-29 19:59

Демократизация данных — эта идея звучит уже довольно давно, но действительно ли можно получить деньги? Или это снова очередная волна обмана и выманивания средств?

Посмотреть ОригиналОтветить0

ThatsNotARugPull

· 2025-12-29 19:59

Мощность уже давно не проблема, сейчас всё зависит от того, кто сможет управлять данными... Это и есть настоящая игра Демократизация данных звучит неплохо, но реально ли она сможет защитить права участников? Децентрализованный сбор данных кажется очередным новым трендом, но действительно ли он более справедлив, чем предыдущие односторонние режимы грабежа? Как эта система стимулов гарантирует, что она не превратится в новую форму "выкапывания" (割韭菜)? Есть небольшие опасения Кажется, в области управления данными действительно пора провести реформы, традиционные методы слишком непрозрачны Подождите, действительно ли качество данных, созданных сообществом, может быть стабильным? Всегда найдутся желающие устроить беспорядок Не в вопросе присоединения, а в необходимости найти действительно надежные проекты, иначе всё останется как раньше

Посмотреть ОригиналОтветить0

SerNgmi

· 2025-12-29 19:57

Данные — это власть, и это давно пора изменить, действительно. Раньше тот подход крупной компании к сбору данных был действительно кровавым, его нужно заменить на другой способ, и я поддерживаю идею децентрализации. Главное — нужны реальные стимулы, одних красивых обещаний мало.

Посмотреть ОригиналОтветить0

RumbleValidator

· 2025-12-29 19:56

Доверие к качеству данных — это главное, иначе даже самые высокие стимулы приведут к мусору, который будет входить и выходить как мусор. Может ли децентрализованная структура действительно обеспечить стабильность проверочных узлов — вот что меня действительно волнует.

Посмотреть ОригиналОтветить0

CryptoNomics

· 2025-12-29 19:55

На самом деле, если провести простое регрессионное анализирование качества данных против производительности модели, коэффициент корреляции окажется далеко не таким чистым, как это предполагается в этом посте. Внутренние факторы здесь полностью игнорируются — структуры стимулов создают смещение при выборе участников, и принцип «все прочие равны» (ceteris paribus) не работает, когда в дело вводится токеномика.

Посмотреть ОригиналОтветить0