#openledger $OPEN @OpenLedger
في الآونة الأخيرة، يبدو أن الناس بدأوا يتساءلون عن الذكاء الاصطناعي الذي يبدو دائماً واثقاً، حتى عندما لا تكون النتائج موثوقة بالكامل.
وهذه واحدة من الأسباب التي جعلت OpenLedger تثير اهتمامي، ليس بسبب ضجة النماذج، ولكن بسبب تركيزها على مصداقية مجموعات البيانات. في النهاية، الردود المصقولة المبنية على بيانات ضعيفة لا تزال تؤدي إلى نتائج ضعيفة.
الكثير من منصات الذكاء الاصطناعي تتجنب التحدث عن هذه المشكلة بشكل مباشر، على أمل أن يبقى المستخدمون مركزين على التجربة السطحية بدلاً من العيوب الكامنة.
لكن @OpenLedger يبدو أنه يقترب من الذكاء الاصطناعي من زاوية مختلفة من خلال اعتبار جودة البيانات كأساس بدلاً من تجاهل المشكلة.
في الآونة الأخيرة، يبدو أن الناس بدأوا يتساءلون عن الذكاء الاصطناعي الذي يبدو دائماً واثقاً، حتى عندما لا تكون النتائج موثوقة بالكامل.
وهذه واحدة من الأسباب التي جعلت OpenLedger تثير اهتمامي، ليس بسبب ضجة النماذج، ولكن بسبب تركيزها على مصداقية مجموعات البيانات. في النهاية، الردود المصقولة المبنية على بيانات ضعيفة لا تزال تؤدي إلى نتائج ضعيفة.
الكثير من منصات الذكاء الاصطناعي تتجنب التحدث عن هذه المشكلة بشكل مباشر، على أمل أن يبقى المستخدمون مركزين على التجربة السطحية بدلاً من العيوب الكامنة.
لكن @OpenLedger يبدو أنه يقترب من الذكاء الاصطناعي من زاوية مختلفة من خلال اعتبار جودة البيانات كأساس بدلاً من تجاهل المشكلة.
