كيف يبني نظام التخزين الخاص بسابيين اقتصاد بيانات الذكاء الاصطناعي المستدام
نظام التخزين الخاص بـ Sapien يربط التزام المساهمين المالي بجودة عملهم.
هذا يضمن أن يكون لدى المساهمين حافز لتقديم بيانات عالية الجودة ، وآلية الخصم تساعد على إزالة الأعمال ذات الجودة المنخفضة.
أعتقد أن هذا النهج هو وسيلة ممتازة للحفاظ على مستوى عالٍ من البيانات مع ضمان أن يظل المساهمون متحمسين ومستثمرين في نجاح المنصة.
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

كيف تعزز سابيين أداء الذكاء الاصطناعي من خلال التعاون اللامركزي
تجمع منصة سابيان خبراء من صناعات ومناطق متنوعة، مما يعزز بشكل كبير بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تخلق هذه التعاونات اللامركزية نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة وقدرة على التكيف.
شخصياً، أرى أن هذه خطوة كبيرة إلى الأمام في جعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر شمولية، مع القدرة على الأداء عبر مجموعة من التطبيقات الواقعية.
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

تحطيم الحواجز الإقليمية والصناعية
تقليديًا، تم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي ضمن صناعات أو مناطق جغرافية محددة، مما أدى إلى تحيزات وفجوات في نماذج الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن منصة سابين اللامركزية تكسر هذه الحواجز من خلال السماح بالمساهمات العالمية بالاندماج بسلاسة في عملية تدريب الذكاء الاصطناعي. وهذا يضمن أن نماذج الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها على بيانات ليست دقيقة فحسب، بل أيضًا تمثل مناطق وثقافات وصناعات متنوعة. @JoinSapien
وجهة نظري:
بصفتي مدافعًا عن التعاون العالمي، أعتقد أن هذه واحدة من أهم جوانب نهج سابين. لكي تكون الذكاء الاصطناعي فعالة في حل المشكلات الواقعية، يجب أن يتم تدريبها على

الأسبوع الماضي ارتفع Yap بمقدار 70😭
الأسبوع الماضي حصلت على 70 درجة
@KaitoAI #kaitoyapper#
من يحتاج إلى متابع ذكي؟ ارفع يدك
اترك تعليقًا أدناه 👇

هل ستنفذ الاستراتيجية التي تولدها AI بشكل خاطئ؟ كيف تحل @Infinit_Labs مشكلة "التحكم"؟
سألني العديد من الأصدقاء: "INFINIT تقول إنها ستساعدني في بناء استراتيجية على السلسلة باستخدام الذكاء الاصطناعي، ماذا لو فهمت الأمر بشكل خاطئ، أو كان المسار خاطئًا، وماذا لو تكبدت خسائر؟"
بالفعل، هناك خطر "الأوهام" في LLM العادية. لكن @Infinit_Labs قللت من هذه المخاطر من خلال نظام «الاستنتاج الهيكلي + التحقق من المعاملات»:
🔹 يقوم وكيل ReAct بتفكيك استدلال LLM إلى خطوات واضحة متعددة
🔹 كل خطوة تت correspond إلى عملية فعلية على السلسلة، يتم تنفيذها بواسطة وكيل معين
🔹 سيتم بناء نموذج المعاينة تلقائيًا قبل تنفي

قوة التحقق من الأقران في ضمان بيانات الذكاء الاصطناعي عالية الجودة
تضمن عملية التحقق من الأقران في سابيين أن تمر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بمراجعة دقيقة وغير متحيزة من قبل عدة خبراء.
على عكس النماذج المركزية التي قد تعاني من التحيز أو اختناقات، فإن هذا النظام يخلق وسيلة أكثر دقة وقابلية للتوسع للتحقق من البيانات.
أعتقد أن التحقق من الأقران هو آلية أساسية للحفاظ على نزاهة أنظمة الذكاء الاصطناعي مع توسعها عالميًا.
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

رؤية سابيين للمستقبل: تمكين الذكاء الاصطناعي ببيانات متنوعة وعالية الجودة @JoinSapien
مع النظر إلى المستقبل، فإن منصة سابيان اللامركزية تضع الأساس للجيل القادم من نماذج الذكاء الاصطناعي.
من خلال تمكين الخبراء العالميين من الإسهام بمعرفتهم، وضمان جودة البيانات من خلال الرهانات والتحقق من الأقران، وخلق حوافز اقتصادية للإسهامات عالية الجودة، تضع سابين الأساس لتطوير الذكاء الاصطناعي المستدام والشامل.
وجهة نظري:
أنا متحمس لإمكانات سابين في إعادة تشكيل جمع البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي وتدريبه.
تضمن قدرة المنصة على ديمقراطية إنشاء بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لأي شخص يمتلك الخبرة المناسبة ب