【moneda】Tether ha lanzado recientemente QVAC Genesis II: un conjunto de datos educativos sintéticos diseñado específicamente para el preentrenamiento de inteligencia artificial. Esta versión mejorada presenta un aumento significativo en escala y calidad en comparación con la anterior.
Desde la perspectiva de la cobertura de datos, la nueva versión de QVAC Genesis II ha ampliado el alcance en el campo de la educación de 9 a 19, y esta gran actualización también ha añadido 10 nuevos campos. Estos incluyen disciplinas duras como química, ciencias de la computación, estadística, aprendizaje automático, astronomía, geografía, econometría e ingeniería eléctrica. Además, los datos sobre física universitaria también han sido regenerados utilizando métodos mejorados.
El significado de este conjunto de datos radica en que aumenta significativamente la escala, profundidad y calidad de razonamiento de los datos de entrenamiento de OpenAI. Para los desarrolladores e instituciones de investigación que se dedican a la capacitación de modelos de IA, esto significa contar con un soporte de datos básicos más rico y confiable. Esta iniciativa también refleja que Tether no solo participa en la innovación a nivel financiero dentro del ecosistema Web3, sino que también está activamente estableciendo infraestructuras tecnológicas de IA.
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Tether lanza el conjunto de datos educativos QVAC Genesis II que incluye 10 nuevas áreas temáticas.
【moneda】Tether ha lanzado recientemente QVAC Genesis II: un conjunto de datos educativos sintéticos diseñado específicamente para el preentrenamiento de inteligencia artificial. Esta versión mejorada presenta un aumento significativo en escala y calidad en comparación con la anterior.
Desde la perspectiva de la cobertura de datos, la nueva versión de QVAC Genesis II ha ampliado el alcance en el campo de la educación de 9 a 19, y esta gran actualización también ha añadido 10 nuevos campos. Estos incluyen disciplinas duras como química, ciencias de la computación, estadística, aprendizaje automático, astronomía, geografía, econometría e ingeniería eléctrica. Además, los datos sobre física universitaria también han sido regenerados utilizando métodos mejorados.
El significado de este conjunto de datos radica en que aumenta significativamente la escala, profundidad y calidad de razonamiento de los datos de entrenamiento de OpenAI. Para los desarrolladores e instituciones de investigación que se dedican a la capacitación de modelos de IA, esto significa contar con un soporte de datos básicos más rico y confiable. Esta iniciativa también refleja que Tether no solo participa en la innovación a nivel financiero dentro del ecosistema Web3, sino que también está activamente estableciendo infraestructuras tecnológicas de IA.