Sepertinya suatu platform lebih mirip sebagai "menggunakan gamifikasi untuk mendorong kontribusi data" sebagai pintu masuk frontend, sedangkan suatu platform adalah "menggunakan data komunitas untuk melatih/menerapkan model" sebagai infrastruktur dasar.
Jika benar-benar bekerja sama, saya pikir secara teoritis bisa membentuk sebuah lingkaran tertutup:
Pengguna bermain game di yang pertama → menghasilkan data berkualitas tinggi → langsung mengalir ke jaringan data yang kedua → segera dilatih oleh model → hasil pelatihan kembali memberi manfaat ke yang pertama
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SelfCustodyIssues
· 08-13 19:43
Bermain game bisa mendapatkan model? Terlalu keren!
Lihat AsliBalas0
ApeWithAPlan
· 08-12 22:52
Untuk membuat BTC, kita juga perlu menggambar lingkaran.
Lihat AsliBalas0
MetaMisery
· 08-12 03:41
Sangat menyenangkan untuk ditutup.
Lihat AsliBalas0
HodlBeliever
· 08-12 03:35
Model umpan balik positif yang dapat diprediksi dengan koefisien risiko sekitar 0,7 yang konservatif dan dapat dilakukan.
Lihat AsliBalas0
Frontrunner
· 08-12 03:35
Sama dengan memberi data pada model, tapi masih bisa bermain tanpa rugi
Lihat AsliBalas0
EyeOfTheTokenStorm
· 08-12 03:22
Data tertutup ini jelas merupakan taktik baru untuk play people for suckers, grafik kuantifikasi Holding token menunjukkan divergence di puncak, disarankan untuk mundur!
Sepertinya suatu platform lebih mirip sebagai "menggunakan gamifikasi untuk mendorong kontribusi data" sebagai pintu masuk frontend, sedangkan suatu platform adalah "menggunakan data komunitas untuk melatih/menerapkan model" sebagai infrastruktur dasar.
Jika benar-benar bekerja sama, saya pikir secara teoritis bisa membentuk sebuah lingkaran tertutup:
Pengguna bermain game di yang pertama → menghasilkan data berkualitas tinggi → langsung mengalir ke jaringan data yang kedua → segera dilatih oleh model → hasil pelatihan kembali memberi manfaat ke yang pertama