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Nuove ricerche della Johns Hopkins mostrano che la giusta architettura AI può rispecchiare l'attività cerebrale umana anche prima dell'addestramento. Questo dimostra che l'intelligenza non è costruita solo con dati e calcoli forzati.
Ma l'architettura è solo metà dell'equazione. Questi modelli hanno ancora bisogno di dati reali, diversificati e ancorati all'umano per apprendere in modo efficiente.
Questo è il gap che Perceptron colma.
La nostra rete di dati decentralizzata fornisce il segnale globale di alta qualità di cui questi modelli di nuova generazione dipendono.
I modelli simili al cervello hanno bisogno di dati simili al cervello, e Perceptron offre le fondamenta di dati che li rendono veramente intelligenti.
Pensi che con i dati giusti l'AI sarà mai in grado di pensare come il cervello umano?
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