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Enhancing User Data Provision for AI and Web3: The Benefits of Good Practices

发布日期:2025-02-12 21:39
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[新闻稿 - 美国奥斯汀,2025年2月12日] 美国奥斯汀市政府宣布推出了一项新的城市建设计划,旨在提高城市的可持续性和生活质量。该计划将包括建设更多的绿色空间,改善市民的交通体验,以及减少城市的碳排放量。 市长在一份声明中表示,这项城市建设计划是为了确保奥斯汀能够适应未来的挑战,并为市民创造更加宜居的环境。他还表示,市政府将与当地企业和社区合作,共同推动这一计划的实施。 这项城市建设计划受到了市民的热烈欢迎,许多人表示他们希望看到更多的绿色空间和改善的交通系统。一位当地居民表示:“我很高兴看到市政府采取了这些措施,我相信这将会让我们的城市变得更加宜居。” 市政府表示,他们将在未来几个月内逐步推出这项城市建设计划的具体细节,并邀请市民参与讨论和反馈。他们表示,他们希望通过与市民的合作,打造一个更加繁荣和可持续发展的奥斯汀。

Enhancing User Data Provision for AI and Web3: The Benefits of Good Practices

当AI模型耗尽公开可用的数据时,AI模型正在接近限制。 AI的未来取决于访问新鲜,多样化和高质量的数据集。耙,在Ton Ventures&Ton的支持下:ACC,通过采购解决了这一需求特定于小众,未经改变和用户的数据支持高级AI模型的开发。

高质量数据的重要性

随着AI开发的发展,对通用,公开可用数据的依赖变得越来越效率。 AI研究人员和开发人员越来越优先考虑原始验证的数据,以增强模型的准确性和可靠性。通过直接与个人合作,可以通过可靠的代币获得合理的补偿,从而使他们可以安全地共享数据,从而支持这种方法,可以将其兑换为加密货币(USDT)。

像DeepSeek这样的模型展示了这种行业的转变,表明较小的高质量数据集可以改善AI性能,同时减少计算需求。这种趋势强调了独特的,高度特定的数据的增长价值,即Gropy方法的重点。

GRAILE的数据采购方法

通过其Telegram Mini-App,直接来自真正用户的数据,旨在为诸如培训等应用程序创建道德,可靠的数据集中的数据大型语言模型(LLM),生成AI,识别系统和R1等推理模型。贡献者保留对其数据的完全控制,该数据牢固地保留在其设备上,直到批准其使用。

Gropy方法的关键方面包括:

特定需求的特定数据:为现代AI挑战设计的量身定制数据集。道德实践:通过用户同意,数据安全地采购。经过验证的质量:对每个数据集进行审查和调节,以确保其符合高标准。

“随着人工智能的不断发展,高质量的原始数据将是为进步提供动力的燃料。” “我们的方法使个人成为数据采购的中心,从而创造了AI创新建立在道德和可靠的基础上的未来。”

大约很糟糕

耙是一个数据平台,旨在为AI创新提供精心策划的权利批准的数据集。与数据所有者直接合作,提供了针对自然语言处理,计算机视觉和机器学习的特定于小众,经过验证的数据。我们的任务是弥合AI需求与道德数据采购之间的差距。

有关更多信息,用户可以访问 grably.us.

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