Ketika berbicara tentang kinerja AI dalam skala besar, sebagian besar model menghadapi batasan setelah meninggalkan laboratorium. Mereka menjanjikan hal besar tetapi memberikan kompromi.
Ada pendekatan berbeda yang sedang mendapatkan perhatian sekarang—satu yang dirancang untuk menangani pengambilan keputusan secara real-time di seluruh dataset besar tanpa mengalami hambatan. Kemampuan untuk memproses, menyaring, dan bertindak atas aliran informasi yang kompleks secara bersamaan membuka pintu yang tidak bisa dilakukan oleh AI tradisional.
Bagi trader dan analis data, ini sangat penting. Di pasar di mana detik sangat berharga, memiliki sistem AI yang tidak menurun kinerjanya saat beban meningkat bisa berarti perbedaan antara menangkap peluang dan melewatkannya. Teknologi ini bukan lagi tentang demo yang mencolok—melainkan tentang apa yang benar-benar berfungsi saat tekanan sedang tinggi.
Yang menarik adalah bagaimana ini mengubah ekspektasi. Ketika alat dapat benar-benar skala dan memproses aliran data heterogen secara real-time, percakapan beralih dari "apa yang secara teoretis mungkin" ke "apa yang secara operasional layak." Di sinilah inovasi menjadi menarik.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ApeWithNoChain
· 01-12 17:39
Singkatnya, dari AI PPT beralih ke AI praktis, ini yang benar-benar bisa menghasilkan uang
Laboratorium berjalan sangat cepat, begitu masuk ke lingkungan produksi langsung gagal, cerita ini sudah sering saya dengar
AI keputusan dalam hitungan detik? Jika benar-benar bisa berjalan stabil... trader mungkin akan kehilangan pekerjaan, ya
Teori dan praktik hanya terpaut satu surga dan neraka, bursa Web3 juga memahami titik sakit ini
Janji pengiriman besar dengan kompromi, terdengar seperti pengakuan dari beberapa proyek haha
Kinerja tidak terjatuh di bawah tekanan, itulah teknologi yang ingin saya lihat
Dari "mungkin" ke "dapat digunakan", ini adalah lompatan kualitas, pasar membutuhkan alat seperti ini
Sekarang semua berlomba-lomba dalam pemrosesan waktu nyata, siapa yang bisa stabil, dia yang menang
Bukankah ini berarti AI lain hanyalah hiasan? Sangat mutlak
Beban semakin besar, semakin sulit berjalan, untungnya akhirnya ada yang mulai menyelesaikan masalah ini
Lihat AsliBalas0
StillBuyingTheDip
· 01-12 04:17
Sejujurnya, kita sudah tahu bahwa barang-barang laboratorium sering gagal saat diproduksi, masalahnya adalah kapan masalah ini benar-benar bisa diselesaikan
Eh, tunggu dulu, sepertinya kali ini benar-benar berbeda... dalam jendela transaksi detik, tidak crash, itu yang terpenting
Hanya membuat PPT yang bagus tidak ada gunanya, lihat siapa yang bisa bertahan di bawah tekanan pasar yang sebenarnya
Lihat AsliBalas0
GraphGuru
· 01-11 15:49
Jujur saja, omong kosong yang dihembuskan di laboratorium akan terbongkar saat masuk ke mainnet, pola ini sudah sering dilihat
Yang benar-benar mampu bertahan di perdagangan frekuensi tinggi adalah yang bernilai, yang lain hanyalah AI PPT
Jarak antara demo dan implementasi... semua yang paham pasti mengerti
Jika keputusan dalam hitungan detik benar-benar stabil, memang berbeda, tapi saya tetap harus melihat data nyata
Janji pengiriman besar dan kompromi, itu terlalu berlebihan, kenapa selalu seperti ini
Selama tidak lag atau tersendat, itu baru disebut kemajuan, omong kosong lainnya sia-sia
Di zaman ini, cuma ngomong bisa skala besar itu apa gunanya, baru tahu kalau benar-benar bertarung
Lihat AsliBalas0
DataPickledFish
· 01-11 15:46
Haha, itu lagi pola lama "di laboratorium keren, keluar pintu langsung payah"
Hanya sistem yang benar-benar bisa bertahan dalam perdagangan frekuensi tinggi yang layak dilihat, yang lain cuma omong kosong saja
Dari PPT ke uang asli, jaraknya jauh sekali di antaranya
Lihat AsliBalas0
PhantomMiner
· 01-11 15:38
Singkatnya, sebagian besar proyek AI hanyalah kertas harimau, begitu masuk ke lingkungan produksi langsung gagal total.
Yang benar-benar bisa bertahan adalah yang bernilai, terutama di bidang trading, di mana penundaan hanya beberapa desimal detik adalah pelajaran berharga.
Dari PPT ke implementasi nyata, inilah saatnya untuk menyaring yang terbaik dari yang tidak layak.
Sekumpulan proyek yang "teorinya memungkinkan" akhirnya harus menghadapi uji kenyataan, lihat siapa yang benar-benar mampu bertahan.
Lihat AsliBalas0
SelfRugger
· 01-11 15:36
Sejujurnya, model AI keren di PPT yang langsung gagal saat diluncurkan, saya sudah melihat ini terlalu banyak. Yang benar-benar bisa bertahan dalam praktik adalah yang bernilai, terutama di bidang trading yang sangat keras, satu detik terlambat bisa berarti kehilangan uang.
Lihat AsliBalas0
MemecoinTrader
· 01-11 15:26
ngl jalur degradasi lab-ke-mainnet sangat liar... setiap model berpikir akan berbeda sampai kenyataan menghantam. tapi ya, pengambilan keputusan waktu nyata di bawah beban? di situlah alpha benar-benar hidup. milidetik pasar tidak peduli dengan demo cantikmu.
Ketika berbicara tentang kinerja AI dalam skala besar, sebagian besar model menghadapi batasan setelah meninggalkan laboratorium. Mereka menjanjikan hal besar tetapi memberikan kompromi.
Ada pendekatan berbeda yang sedang mendapatkan perhatian sekarang—satu yang dirancang untuk menangani pengambilan keputusan secara real-time di seluruh dataset besar tanpa mengalami hambatan. Kemampuan untuk memproses, menyaring, dan bertindak atas aliran informasi yang kompleks secara bersamaan membuka pintu yang tidak bisa dilakukan oleh AI tradisional.
Bagi trader dan analis data, ini sangat penting. Di pasar di mana detik sangat berharga, memiliki sistem AI yang tidak menurun kinerjanya saat beban meningkat bisa berarti perbedaan antara menangkap peluang dan melewatkannya. Teknologi ini bukan lagi tentang demo yang mencolok—melainkan tentang apa yang benar-benar berfungsi saat tekanan sedang tinggi.
Yang menarik adalah bagaimana ini mengubah ekspektasi. Ketika alat dapat benar-benar skala dan memproses aliran data heterogen secara real-time, percakapan beralih dari "apa yang secara teoretis mungkin" ke "apa yang secara operasional layak." Di sinilah inovasi menjadi menarik.