Нещодавно я ознайомився з аналізом «Crypto Theses for 2026», опублікованим Messari, і там є дуже цікава точка зору: сучасні великі моделі навчаються шляхом накопичення та синтезу даних, але їхній потенціал досить обмежений — справжні перепони все ще стоять у фізичному світі, де потрібні реальні дані взаємодії.
Це цілком логічно. Без достатньої кількості сенсорів, інформації про місцезнаходження, екологічних змінних та інших первинних даних, модель у реальних сценаріях застосування може давати помилки. Це не проблема алгоритмів, а джерела даних.
Це спостереження напряму вказує на один напрямок: чому децентралізована мережа даних (DePAI) раптом стала такою важливою. Замість того, щоб централізовані організації монополізували збір та маркування даних, краще залучити глобальні сенсорні вузли, IoT-пристрої та звичайних користувачів для внеску реальних даних. Це не лише вирішує проблему нестачі реальних даних для AI-моделей, а й дає власникам даних справедливу мотивацію та винагороду.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OfflineValidator
· 10год тому
Щит для тренування синтетичних даних давно вже мав бути озвучений, справжні дані — це справжня цінність.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketBro
· 10год тому
Я відчуваю, що ця ідея трохи too idealistic, реальні дані ніколи не були обмеженням, лише монополізовані дані є.
Я погоджуюся з цим щодо меж синтетичних даних, але децентралізований збір даних — це справжній виклик... як гарантувати якість? Хто буде перевіряти? Це ж просто garbage in garbage out, брате.
Говорячи чесно, це все питання інтересів, а не технологій.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Layer2Arbitrageur
· 10год тому
Ні, почекайте, насправді якщо прорахувати витрати на агрегацію даних сенсорів проти економії у бпс від децентралізованого джерела... ви все одно отримуєте арбітраж через комісії мосту, лол. справжня гра тут — це не defi, а хто першим контролює інфраструктуру оракула.
Переглянути оригіналвідповісти на0
YieldChaser
· 11год тому
Чорт, ця система синтетичних даних дійсно досягла свого максимуму, давно вже потрібно було хтось прорвати цю ілюзію
Нещодавно я ознайомився з аналізом «Crypto Theses for 2026», опублікованим Messari, і там є дуже цікава точка зору: сучасні великі моделі навчаються шляхом накопичення та синтезу даних, але їхній потенціал досить обмежений — справжні перепони все ще стоять у фізичному світі, де потрібні реальні дані взаємодії.
Це цілком логічно. Без достатньої кількості сенсорів, інформації про місцезнаходження, екологічних змінних та інших первинних даних, модель у реальних сценаріях застосування може давати помилки. Це не проблема алгоритмів, а джерела даних.
Це спостереження напряму вказує на один напрямок: чому децентралізована мережа даних (DePAI) раптом стала такою важливою. Замість того, щоб централізовані організації монополізували збір та маркування даних, краще залучити глобальні сенсорні вузли, IoT-пристрої та звичайних користувачів для внеску реальних даних. Це не лише вирішує проблему нестачі реальних даних для AI-моделей, а й дає власникам даних справедливу мотивацію та винагороду.