Bebés, ¡buenas noches! Esta debería ser la última actualización que hago recientemente. Aprovechando la reciente ola de actualizaciones, también salí a descansar un poco. Esta mañana me fui a tomar el tren de alta velocidad, mi cabeza aún no se ha despertado y ya estoy en el tren. ¡Las vistas a lo largo del camino son bastante buenas!
Aprovecho para preguntar, ¿están todos en la mesa de los niños o en la de los adultos? ¿Es cierto que en la mesa de los niños no hay comida?
Antes vi que mi @humafinance fue colocado en la mesa de los niños, planeaba rendirme, pero unos días después vi que ¡sorprendentemente volvió?! Sin embargo, @campnetworkxyz sigue en la mesa de los niños. ¿Cuál es la razón? ¿Es porque es un proyecto que pasó el TGE y por eso es diferente? Desafortunadamente, antes de la actualización solo seguí algunos proyectos y todavía no entiendo.
Hoy vamos a hablar sobre la prueba de atribución de @OpenledgerHQ, también es un proyecto que he estado siguiendo durante unos meses, espero tener buenas recompensas, ya que también tiene su lugar en @cookiedotfun.
La prueba de atribución es en realidad como si la escuela le pusiera una etiqueta permanente a cada libro de la biblioteca, junto con un registro de préstamos que no se puede modificar. No se puede decir claramente quién donó un libro a la biblioteca, quién tomó prestado ese libro para escribir una tesis y qué tan importante fue en la tesis.
Ahora, con este mecanismo, está claro quién donó cada libro, qué autor se refirió a él al escribir, y qué contenido del libro se utilizó, todo registrado claramente en el registro, y nadie puede modificarlo.
Las personas que donan libros pueden recibir recompensas según la cantidad de veces que se preste el libro y su importancia. Si alguien dona un libro pirata, también se puede rastrear a través del registro anterior.
Volviendo a la prueba de atribución, quien proporciona buenos datos, tiene un gran impacto, puede explicarlo claramente. Si hay problemas con los datos, también se puede identificar quién los proporcionó. Lo que la IA genera, los datos que se utilizaron detrás, todo se puede rastrear y no será confuso.
Ahora la IA es cada vez más compleja, esta cosa es muy útil, puede explicar cómo los datos afectan el modelo, a quién beneficiar, también puede manejar datos no buenos, y los registros son seguros y no se pueden modificar.
En general, la prueba de atribución de @OpenledgerHQ se siente bastante sólida. He estado siguiendo esto durante unos meses y realmente espero que pueda tener un desempeño destacado en el área de IA y datos en el futuro. ¡Espero que realmente haya buenas recompensas! #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
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Bebés, ¡buenas noches! Esta debería ser la última actualización que hago recientemente. Aprovechando la reciente ola de actualizaciones, también salí a descansar un poco. Esta mañana me fui a tomar el tren de alta velocidad, mi cabeza aún no se ha despertado y ya estoy en el tren. ¡Las vistas a lo largo del camino son bastante buenas!
Aprovecho para preguntar, ¿están todos en la mesa de los niños o en la de los adultos? ¿Es cierto que en la mesa de los niños no hay comida?
Antes vi que mi @humafinance fue colocado en la mesa de los niños, planeaba rendirme, pero unos días después vi que ¡sorprendentemente volvió?! Sin embargo, @campnetworkxyz sigue en la mesa de los niños. ¿Cuál es la razón? ¿Es porque es un proyecto que pasó el TGE y por eso es diferente? Desafortunadamente, antes de la actualización solo seguí algunos proyectos y todavía no entiendo.
Hoy vamos a hablar sobre la prueba de atribución de @OpenledgerHQ, también es un proyecto que he estado siguiendo durante unos meses, espero tener buenas recompensas, ya que también tiene su lugar en @cookiedotfun.
La prueba de atribución es en realidad como si la escuela le pusiera una etiqueta permanente a cada libro de la biblioteca, junto con un registro de préstamos que no se puede modificar. No se puede decir claramente quién donó un libro a la biblioteca, quién tomó prestado ese libro para escribir una tesis y qué tan importante fue en la tesis.
Ahora, con este mecanismo, está claro quién donó cada libro, qué autor se refirió a él al escribir, y qué contenido del libro se utilizó, todo registrado claramente en el registro, y nadie puede modificarlo.
Las personas que donan libros pueden recibir recompensas según la cantidad de veces que se preste el libro y su importancia. Si alguien dona un libro pirata, también se puede rastrear a través del registro anterior.
Volviendo a la prueba de atribución, quien proporciona buenos datos, tiene un gran impacto, puede explicarlo claramente. Si hay problemas con los datos, también se puede identificar quién los proporcionó. Lo que la IA genera, los datos que se utilizaron detrás, todo se puede rastrear y no será confuso.
Ahora la IA es cada vez más compleja, esta cosa es muy útil, puede explicar cómo los datos afectan el modelo, a quién beneficiar, también puede manejar datos no buenos, y los registros son seguros y no se pueden modificar.
En general, la prueba de atribución de @OpenledgerHQ se siente bastante sólida. He estado siguiendo esto durante unos meses y realmente espero que pueda tener un desempeño destacado en el área de IA y datos en el futuro. ¡Espero que realmente haya buenas recompensas!
#OpenLedger # KaitoAI #COOKIE