Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Специалист, короче....
Это местный филасоф
Это лично твое мнение. Кстати, говори со мною напрямую.
Зачем грубить?))
Я решил промолчать что ваш предыдущий ответ полностью скопипастен со статьи приденной по вашей ссылке.)) Учитесь думать сами.
? Не скопипастен, а приведена цитата и дан первоисточник. Скопипастен - это если первоисточник не приведен.
А по мне, это чистая копипаста. Что скажешь?
Это лично твое мнение. Кстати, говори со мною напрямую.
Сенсей велит
Давай о пространстве. Начинай.
А по мне, это чистая копипаста. Что скажешь?
Бред.
Давай о пространстве. Начинай.
Исследователи утверждают, что генеративные инструменты ИИ могут выдавать ответы низкого качества на запросы пользователей, так как их модели обучаются на «синтетических данных», а не на уникальном человеческом контенте, который делает их ответы особенными.
Другие исследователи в области ИИ придумали свои термины для описания этого метода обучения. В исследовании, опубликованном в июле, ученые из университетов Стэнфорда и Райса назвали его «Синдромом модельной автографии», при котором «поглощающий себя» цикл обучения ИИ контенту, созданному другими ИИ, может привести к тому, что генеративные инструменты ИИ будут «обречены» на ухудшение «качества» и «разнообразия» создаваемых ими изображений и текста
Джатан Садовски, старший исследователь в лаборатории исследований новых технологий в Австралии, который изучает ИИ, назвал это явление «ИИ Габсбургов», утверждая, что системы обученные на выходных данных других генеративных инструментов ИИ, могут создавать «изуродованные мутации ответов».
В то время как конкретные последствия этих явлений остаются неясными, некоторые эксперты в области технологий считают, что «коллапс модели» может затруднить определение исходного источника информации, на основе которой обучена модель ИИ. В результате поставщики точной информации, такие как СМИ, могут решить ограничить свой контент, чтобы предотвратить его использование для обучения ИИ. Генеральный директор фирмы по исследованиям технологий Constellation Research Рэй Ванг в своем эссе предположил, что это может породить «эпоху тьмы общественной информации».
Исследователи утверждают, что генеративные инструменты ИИ могут выдавать ответы низкого качества на запросы пользователей, так как их модели обучаются на «синтетических данных», а не на уникальном человеческом контенте, который делает их ответы особенными.
Другие исследователи в области ИИ придумали свои термины для описания этого метода обучения. В исследовании, опубликованном в июле, ученые из университетов Стэнфорда и Райса назвали его «Синдромом модельной автографии», при котором «поглощающий себя» цикл обучения ИИ контенту, созданному другими ИИ, может привести к тому, что генеративные инструменты ИИ будут «обречены» на ухудшение «качества» и «разнообразия» создаваемых ими изображений и текста
Джатан Садовски, старший исследователь в лаборатории исследований новых технологий в Австралии, который изучает ИИ, назвал это явление «ИИ Габсбургов», утверждая, что системы обученные на выходных данных других генеративных инструментов ИИ, могут создавать «изуродованные мутации ответов».
В то время как конкретные последствия этих явлений остаются неясными, некоторые эксперты в области технологий считают, что «коллапс модели» может затруднить определение исходного источника информации, на основе которой обучена модель ИИ. В результате поставщики точной информации, такие как СМИ, могут решить ограничить свой контент, чтобы предотвратить его использование для обучения ИИ. Генеральный директор фирмы по исследованиям технологий Constellation Research Рэй Ванг в своем эссе предположил, что это может породить «эпоху тьмы общественной информации».
Понятно. Логично. Разумно. Чем активней будет развиваться этот ИИ, тем быстрее он захлебнется в собственном...