這正是我們需要 @PerceptronNTWK 的原因。 AI 只能從它所獲得的資料中學習。 當資料雜亂或充滿低品質的範例時，模型會將這些問題帶到未來。 它變得更擅長產生噪音，而不是理解世界。 這就是為什麼你應該參與資料品質的討論。 每個人都在談論計算能力和模型大小，但真正的基礎是資料本身。 如果那一層薄弱，整個系統將不斷產生看起來令人印象深刻的錯誤。 在 @PerceptronNTWK 上運行一個節點，讓 AI 圖像變得更好。 哦對了，你在這個過程中還能賺取 $PERC。