C'est exactement pourquoi nous avons besoin de @PerceptronNTWK L'IA ne peut apprendre que de ce qui lui est donné. Lorsque les données sont désordonnées ou remplies d'exemples de mauvaise qualité, le modèle emporte ces problèmes avec lui. Il devient meilleur à produire du bruit au lieu de comprendre le monde. C'est pourquoi vous devriez faire partie de la conversation sur la qualité des données. Tout le monde parle de calcul et de taille de modèle, mais la véritable fondation est les données elles-mêmes. Si cette couche est faible, l'ensemble du système continuera à produire des erreurs qui semblent impressionnantes. Exécutez un nœud sur @PerceptronNTWK et améliorez considérablement les images générées par l'IA. Oh oui, vous gagnez aussi des $PERC en le faisant.