predicción - los datos terminan costando mucho más que la computación para entrenar modelos de IA. en serio, cuanto más profundizo en ello, hay tanto potencial inexplorado en *modelos existentes* que podría ser desbloqueado con el contexto adecuado
pero el problema es que los creadores de modelos no tienen acceso a datos de nicho o los datos son "ilegibles"
en este momento, Google está pagando $200 millones en el extremo superior del mercado por datos de alta calidad, pero eso es solo para modelos generalizados.
una vez que esta mierda empiece a volverse agente, va a necesitar datos para proporcionar contexto sobre un número infinito de escenarios potenciales antes de elegir uno y ejecutarlo - esos datos hacen o rompen la calidad de la experiencia del usuario. mientras tanto, la computación eventualmente se convierte en una mercancía.
aún estamos lejos de que esta tendencia cambie, pero vale la pena prestar atención a la agregación de datos, clasificación, generación sintética y empresas de entornos RL.
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predicción - los datos terminan costando mucho más que la computación para entrenar modelos de IA. en serio, cuanto más profundizo en ello, hay tanto potencial inexplorado en *modelos existentes* que podría ser desbloqueado con el contexto adecuado
pero el problema es que los creadores de modelos no tienen acceso a datos de nicho o los datos son "ilegibles"
en este momento, Google está pagando $200 millones en el extremo superior del mercado por datos de alta calidad, pero eso es solo para modelos generalizados.
una vez que esta mierda empiece a volverse agente, va a necesitar datos para proporcionar contexto sobre un número infinito de escenarios potenciales antes de elegir uno y ejecutarlo - esos datos hacen o rompen la calidad de la experiencia del usuario. mientras tanto, la computación eventualmente se convierte en una mercancía.
aún estamos lejos de que esta tendencia cambie, pero vale la pena prestar atención a la agregación de datos, clasificación, generación sintética y empresas de entornos RL.