Bölgesel ve Sektörel Engellerin Aşılması
Traditionally, AI verileri belirli endüstriler veya coğrafi bölgeler içinde toplanmıştır, bu da AI modellerinde önyargılara ve boşluklara yol açmaktadır.
Sapien'in merkeziyetsiz platformu, bu engelleri aşarak küresel katkıların AI eğitim sürecine sorunsuz bir şekilde entegre edilmesine olanak tanır. Bu, AI modellerinin yalnızca doğru değil, aynı zamanda çeşitli bölgeleri, kültürleri ve endüstrileri temsil eden verilerle eğitilmesini sağlar. @JoinSapien
Benim Perspektifim:
Küresel iş birliğinin bir savunucusu olarak, bunun Sapien'in yaklaşımının en önem

Geçen hafta Yap puanı 70 yükseliş gösterdi😭
Geçen hafta 70 puan aldım
@KaitoAI #kaitoyapper#
Kim akıllı bir takipçiye ihtiyaç duyar? [举手]
Aşağıya bir yorum bırakın 👇

AI stratejileri oluşturmanıza yardımcı olur, yanlış uygulama riski var mı? @Infinit_Labs "kontrol edilebilirlik" sorununu nasıl çözüyor?
Birçok arkadaşım bana, "INFINIT'in AI kullanarak bana zincir üzerinde strateji oluşturmamda yardım edeceğini söylüyor, ya yanlış anlaşırsam, yolum yanlış olursa, kayıplarım ne olacak?"
Gerçekten, sıradan LLM'lerin "hayal" riski var. Ama @Infinit_Labs, bu riski azaltmak için "yapılandırılmış çıkarım + işlem doğrulama" sistemi kullanıyor:
🔹 ReAct Ajanı, LLM çıkarımını birden fazla net adımda parçalar.
🔹 Her adım, belirli bir Agent tarafından gerçekleştirilen

Eşitlerin Doğrulama Gücünün Yüksek Kaliteli AI Verilerini Sağlamadaki Rolü
Sapien'de eş peer doğrulaması, AI eğitim verilerinin birden fazla uzman tarafından kapsamlı ve tarafsız bir incelemeden geçmesini sağlar.
Merkezi modellere kıyasla önyargı veya darboğazlardan muzdarip olabilecek bu sistem, verileri doğrulamanın daha doğru ve ölçeklenebilir bir yolunu yaratır.
Bence eşler doğrulaması, AI sistemlerinin küresel ölçekte ölçeklenirken bütünlüğünü korumak için temel bir mekanizmadır.
@JoinSapien @cookiedotfun @RowanRK6 #sapien

Sapien'in Gelecek Vizyonu: Çeşitli, Yüksek Kaliteli Verilerle AI'yi Güçlendirmek @JoinSapien
Geleceğe baktığımızda, Sapien'in merkeziyetsiz platformu, bir sonraki nesil AI modelleri için temel oluşturuyor.
Küresel uzmanların bilgilerini katkıda bulunmalarını sağlamak, veri kalitesini staking ve eş doğrulama ile güvence altına almak ve yüksek kaliteli katkılar için ekonomik teşvikler oluşturmak suretiyle, Sapien sürdürülebilir ve kapsayıcı AI gelişimi için zemin hazırlıyor.
Benim Perspektifim:
Sapien'in AI veri toplama ve eğitimini yeniden şekillendirme potansiyelinden heyecan duyuyorum.
Platfo