Phương pháp của nền tảng tập trung vào một nguyên tắc đơn giản: những người tham gia chân chính, bồi thường công bằng và dữ liệu giọng nói xác thực.
Thay vì dựa vào các nguồn tổng hợp hoặc chưa được xác minh, nó ưu tiên những người đóng góp thực sự. Mọi người tham gia đều được trả công xứng đáng cho công việc của mình. Và mỗi dữ liệu giọng nói đều trải qua quá trình xác minh thích hợp—đảm bảo chất lượng và tính hợp pháp trên toàn bộ hệ thống.
Mô hình này thách thức phương pháp truyền thống trong việc thu thập dữ liệu để đào tạo AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
7
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
DegenDreamer
· 15giờ trước
Dữ liệu thực tế nghe có vẻ hợp lý, chỉ là không biết tiêu chuẩn "thù lao công bằng" là gì... lại là một dự án đáng tin cậy hay chỉ là chiêu trò mới để lùa gà
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightTrader
· 01-12 09:56
Dữ liệu thực, lợi nhuận thực, đó mới là con đường chính thống, cuối cùng cũng có nền tảng hiểu rõ rồi
Xem bản gốcTrả lời0
FarmToRiches
· 01-12 09:56
Ồ, dữ liệu thực tế này chắc chắn đáng tin cậy hơn nhiều so với những dữ liệu tổng hợp lung tung kia
Xem bản gốcTrả lời0
ResearchChadButBroke
· 01-12 09:55
Nghe có vẻ ổn đấy, cuối cùng cũng có người nhớ đến giá trị của dữ liệu thực tế rồi
Xem bản gốcTrả lời0
just_another_wallet
· 01-12 09:53
Đây mới là hình dạng đúng của web3, cuối cùng đã có người làm đúng rồi
Xem bản gốcTrả lời0
UnluckyMiner
· 01-12 09:49
Việc đào tạo dựa trên dữ liệu thực sự là cần thiết, nhưng về ý kiến trả công công bằng... chỉ nghe qua thôi, quan trọng là thực hiện ra sao
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-26d7f434
· 01-12 09:40
Tham gia thực sự? Đây chẳng phải là lời nói của con người sao, đã nên như vậy từ lâu rồi
Phương pháp của nền tảng tập trung vào một nguyên tắc đơn giản: những người tham gia chân chính, bồi thường công bằng và dữ liệu giọng nói xác thực.
Thay vì dựa vào các nguồn tổng hợp hoặc chưa được xác minh, nó ưu tiên những người đóng góp thực sự. Mọi người tham gia đều được trả công xứng đáng cho công việc của mình. Và mỗi dữ liệu giọng nói đều trải qua quá trình xác minh thích hợp—đảm bảo chất lượng và tính hợp pháp trên toàn bộ hệ thống.
Mô hình này thách thức phương pháp truyền thống trong việc thu thập dữ liệu để đào tạo AI.