Die meisten KI-Modelle wirken schlau, bis die Fragen komplex werden.
Das Problem ist nicht mehr der Mangel an Rechenleistung.
Es ist die schwache Datenqualität.
Modelle mit massiven Internet-Scrapes zu trainieren, liefert schnelle Antworten, aber kein tiefes Verständnis. Deshalb haben so viele KI-Tools immer noch Schwierigkeiten mit rechtlichen, medizinischen und unternehmensbezogenen Aufgaben.
Der Ansatz von OpenLedger mit Datanets ist interessant, weil er sich auf spezialisierte, überprüfbare Datensätze konzentriert, statt auf einen riesigen generischen Pool.
Cybersicherheits-Datanets.
Rechts-Datanets.
Regionale Sprach-Datanets.
Kleinere Reichweite, tieferer Kontext.
Die On-Chain-Zuordnungs-Schicht fügt auch etwas hinzu, was die meisten KI-Systeme heute vermissen: Transparenz darüber, wo die Daten herkommen und wer sie verifiziert hat.
Es fühlt sich so an, als könnte das nächste Rennen im Bereich KI sich von „größeren Modellen“ wegbewegen und stattdessen auf vertrauenswürdige Dateninfrastrukturen zusteuern 👀
@OpenLedger #OpenLedger
$OPEN
Das Problem ist nicht mehr der Mangel an Rechenleistung.
Es ist die schwache Datenqualität.
Modelle mit massiven Internet-Scrapes zu trainieren, liefert schnelle Antworten, aber kein tiefes Verständnis. Deshalb haben so viele KI-Tools immer noch Schwierigkeiten mit rechtlichen, medizinischen und unternehmensbezogenen Aufgaben.
Der Ansatz von OpenLedger mit Datanets ist interessant, weil er sich auf spezialisierte, überprüfbare Datensätze konzentriert, statt auf einen riesigen generischen Pool.
Cybersicherheits-Datanets.
Rechts-Datanets.
Regionale Sprach-Datanets.
Kleinere Reichweite, tieferer Kontext.
Die On-Chain-Zuordnungs-Schicht fügt auch etwas hinzu, was die meisten KI-Systeme heute vermissen: Transparenz darüber, wo die Daten herkommen und wer sie verifiziert hat.
Es fühlt sich so an, als könnte das nächste Rennen im Bereich KI sich von „größeren Modellen“ wegbewegen und stattdessen auf vertrauenswürdige Dateninfrastrukturen zusteuern 👀
@OpenLedger #OpenLedger
$OPEN