¿Alguna vez has notado cómo los modelos de IA pierden precisión con el tiempo? El problema es tratar los datos como fotos congeladas en lugar de seres vivos. Las señales en tiempo real superan a los conjuntos de datos obsoletos en todo momento. Esto es lo que cambia las reglas del juego: conecta con flujos de datos continuos, permite que la comunidad ayude a recopilar información—esto amplía lo que puedes ver y acelera las cosas. Combínalo con la verificación humana para mantener todo honesto, y tendrás algo que realmente se mantiene agudo en lugar de volverse más tonto.

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TokenToastervip
· hace7h
Vaya, ¿no es esto el viejo problema de la pérdida de datos? ¡El flujo en tiempo real es la clave!
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GateUser-26d7f434vip
· hace7h
El problema del envejecimiento de los datos debería haberse solucionado hace tiempo; depender únicamente de datos históricos para alimentar a la IA realmente puede ser un lastre.
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StealthMoonvip
· hace7h
Los datos nunca duermen, pero la IA siempre está bostezando... Tienes toda la razón
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CryptoNomicsvip
· hace7h
nah, esta cosa de "flujos continuos" ignora el problema de la autocorrelación temporal tho... los datos obsoletos no son el villano aquí, es el sesgo en la especificación del modelo. la mayoría de los desarrolladores simplemente no tienen en cuenta los cambios de régimen de manera adecuada.
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LonelyAnchormanvip
· hace7h
Una vez que los datos se congelan, comienzan a deteriorarse; esta es la verdadera razón por la que la IA se está retrasando cada vez más.
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