あなたの帯域幅は今日、収入を生み出す可能性があります。 収入を得始める準備はできていますか?

ジョンズ・ホプキンスの新しい研究によると、適切なAIアーキテクチャは訓練前でも人間の脳活動を反映できることが示されています。これは、知能が力任せのデータや計算だけで構築されるものではないことを示しています。 しかし、建築は方程式の半分に過ぎません。これらのモデルは効率的に学習するために、現実世界で多様な人間に基づくデータを必要とします。 これがパーセプトロンが埋めるギャップです。 私たちの分散型データメッシュは、これらの次世代モデルが依存する高品質なグローバル信号を提供します。 脳のようなモデルには脳のようなデータが必要であり、Perceptronはそれらを真に知的にするためのデータ基盤を提供します。 適切なデータがあれば、AIは人間の脳のように考えられると思いますか? 出典:

プロオレンスは信頼できるAIの柱です。⚫️ 情報は出所の証明なしに意味を持ちません。検証され追跡可能なデータこそが、信頼できるシステムとブラックボックスを分ける要素です。 公開データは共有できますが、その過程は可視化されなければなりません。各データセットには、その出所、使用方法、検証者などの記録が記載されているべきです。 すべてのファイルは暗号化されたチャネルを経由し、すべてのラベルややり取りが記録され、監査可能で、オンチェーンにアンカーされるべきです。 これがAIが信頼を得る方法です。 出典:@Forbes