Subscribe to Sania
Subscribe to Sania
Share Dialog
Share Dialog
<100 subscribers
<100 subscribers
Проект модели малого языка, принадлежащий сообществу, представляет основу для стимулированного обмена данными, направленную на переосмысление разработки искусственного интеллекта и взаимодействия с пользователем.
Assisterr нацеливается на монополизацию искусственного интеллекта крупными технологическими компаниями, выступая за владение данными и демократизацию искусственного интеллекта через принадлежащие сообществу малые модели языка (SLM), которые предлагают настраиваемые и эффективные решения.
Дискуссия о том, представляет ли искусственный интеллект глобальную угрозу, часто упускает из виду ключевой момент: реальная опасность заключается не в самом искусственном интеллекте, а в его потенциальной монополизации крупными технологическими гигантами — обычно называемыми Big Tech — и правительственными органами. Эти мощные сущности могут злоупотреблять искусственным интеллектом, чтобы тонко формировать общественное мнение и поведение в своих интересах, будь то максимизация прибыли или политический контроль.
Далеко не фантастика дистопии, этот сценарий отражает нашу текущую реальность, требующую немедленного вмешательства. Владение данными лежит в центре проблем с технологией искусственного интеллекта. Big Tech эффективно апроприировал коллективные знания человечества, обучая свои большие языковые модели (LLM) на бесплатной информации, а затем блокируя ее за $20 в месяц.
60-миллионная ежегодная инвестиция Google для доступа к сокровищнице пользовательского контента Reddit подчеркивает расхождение между созданной ценностью благодаря вкладу сообщества и компенсацией (или ее отсутствием), получаемой этими участниками.
Доверяя сообществам малые модели языка В этой обстановке Assisterr — компания с центром в Кембридже, занимающаяся децентрализованными данными для искусственного интеллекта — позиционирует себя как сила перемен, создавая инфраструктуру, поддерживающую децентрализованные данные для вывода искусственного интеллекта и сеть принадлежащих сообществу SLM, делая акцент на тех, кто питает экосистему данных.
Assisterr предоставляет слой инфраструктуры данных для малых моделей языка. Источник: Assisterr Assisterr предоставляет слой инфраструктуры данных для малых моделей языка. Источник: Assisterr Малые модели языка представляют собой целевой подход к искусственному интеллекту, нацеленный на решение конкретных задач с большей эффективностью и меньшими затратами по сравнению с их крупными аналогами. Совмещая эффективность с качественной помощью, SLM выдающимся образом автоматизируют и улучшают взаимодействие в реальном времени и поддержку для разработчиков в экосистеме Web3.
Интеграция технологии блокчейна Assisterr обеспечивает прозрачный механизм для отслеживания вкладов сообщества и поощряет обмен ранее недоступными знаниями и данными через вознаграждения.
Принадлежащие сообществу SLM имеют два ключевых преимущества перед LLM:
SLM более эффективны и дешевы в обучении и поддержке, что делает их идеально подходящими для конкретных бизнес- или технических потребностей.
Важность динамичного потока данных часто превышает значение чистого размера модели, поскольку регулярные обновления данных необходимы для сохранения актуальности моделей искусственного интеллекта.
Ссылка на оригинальный пост:
Соц. сети проекта:
Проект модели малого языка, принадлежащий сообществу, представляет основу для стимулированного обмена данными, направленную на переосмысление разработки искусственного интеллекта и взаимодействия с пользователем.
Assisterr нацеливается на монополизацию искусственного интеллекта крупными технологическими компаниями, выступая за владение данными и демократизацию искусственного интеллекта через принадлежащие сообществу малые модели языка (SLM), которые предлагают настраиваемые и эффективные решения.
Дискуссия о том, представляет ли искусственный интеллект глобальную угрозу, часто упускает из виду ключевой момент: реальная опасность заключается не в самом искусственном интеллекте, а в его потенциальной монополизации крупными технологическими гигантами — обычно называемыми Big Tech — и правительственными органами. Эти мощные сущности могут злоупотреблять искусственным интеллектом, чтобы тонко формировать общественное мнение и поведение в своих интересах, будь то максимизация прибыли или политический контроль.
Далеко не фантастика дистопии, этот сценарий отражает нашу текущую реальность, требующую немедленного вмешательства. Владение данными лежит в центре проблем с технологией искусственного интеллекта. Big Tech эффективно апроприировал коллективные знания человечества, обучая свои большие языковые модели (LLM) на бесплатной информации, а затем блокируя ее за $20 в месяц.
60-миллионная ежегодная инвестиция Google для доступа к сокровищнице пользовательского контента Reddit подчеркивает расхождение между созданной ценностью благодаря вкладу сообщества и компенсацией (или ее отсутствием), получаемой этими участниками.
Доверяя сообществам малые модели языка В этой обстановке Assisterr — компания с центром в Кембридже, занимающаяся децентрализованными данными для искусственного интеллекта — позиционирует себя как сила перемен, создавая инфраструктуру, поддерживающую децентрализованные данные для вывода искусственного интеллекта и сеть принадлежащих сообществу SLM, делая акцент на тех, кто питает экосистему данных.
Assisterr предоставляет слой инфраструктуры данных для малых моделей языка. Источник: Assisterr Assisterr предоставляет слой инфраструктуры данных для малых моделей языка. Источник: Assisterr Малые модели языка представляют собой целевой подход к искусственному интеллекту, нацеленный на решение конкретных задач с большей эффективностью и меньшими затратами по сравнению с их крупными аналогами. Совмещая эффективность с качественной помощью, SLM выдающимся образом автоматизируют и улучшают взаимодействие в реальном времени и поддержку для разработчиков в экосистеме Web3.
Интеграция технологии блокчейна Assisterr обеспечивает прозрачный механизм для отслеживания вкладов сообщества и поощряет обмен ранее недоступными знаниями и данными через вознаграждения.
Принадлежащие сообществу SLM имеют два ключевых преимущества перед LLM:
SLM более эффективны и дешевы в обучении и поддержке, что делает их идеально подходящими для конкретных бизнес- или технических потребностей.
Важность динамичного потока данных часто превышает значение чистого размера модели, поскольку регулярные обновления данных необходимы для сохранения актуальности моделей искусственного интеллекта.
Ссылка на оригинальный пост:
Соц. сети проекта:
No activity yet