最近私が考えていたことの一つは、AIインフラの重要な部分であるデータパイプラインを多くの人が見落としがちだということです。

ほとんどの人はモデル自体に焦点を当てていますが、モデルはそれに供給されるデータが進化し続けるときにのみ改善されます。
そこで@PerceptronNTWKが私にとって興味深くなるのです。
静的なデータセットに依存するのではなく、少数の中央集権的な提供者が管理するのではなく、ネットワークはデータ生成を継続的なプロセスとして扱います。
参加者はインターネット全体から生のウェブデータを収集します。
その後、プロトコルはその情報をAIシステムが実際に学習できる構造化されたデータセットに洗練させていきます。
私の視点では、これによりよりダイナミックなデータの流れが生まれます。
参加者が増えるほど、データセットは改善・拡大し続けます。
このようなシステムは、AIモデルが古い固定されたデータセットだけに頼るのではなく、リアルタイムの情報を維持し続けるのに役立つ可能性があります。