【jeton界】Tether a récemment lancé QVAC Genesis II - un ensemble de données éducatives synthétiques conçu spécialement pour le pré-entraînement en intelligence artificielle. Cette version améliorée présente des améliorations significatives en termes d'échelle et de qualité par rapport à la génération précédente.
D'un point de vue de la couverture des données, la nouvelle version de QVAC Genesis II élargit la portée du domaine éducatif de 9 à 19. Cette grande mise à jour a également ajouté 10 nouveaux domaines. Ceux-ci incluent des disciplines rigoureuses telles que la chimie, l'informatique, la statistique, l'apprentissage automatique, l'astronomie, la géographie, l'économétrie et le génie électrique. De plus, les données sur la physique universitaire ont également été régénérées à l'aide de méthodes améliorées.
Cette collection de données a pour signification qu'elle renforce considérablement l'échelle, la profondeur et la qualité de raisonnement des données d'entraînement d'OpenAI. Pour les développeurs et les instituts de recherche impliqués dans l'entraînement de modèles d'IA, cela signifie qu'ils disposent de données de base plus riches et plus fiables. Cette initiative reflète également l'engagement de Tether dans l'innovation non seulement sur le plan financier au sein de l'écosystème Web3, mais aussi dans le développement actif des infrastructures technologiques de l'IA.
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Tether lance le jeu de données éducatives QVAC Genesis II avec 10 nouveaux domaines disciplinaires.
【jeton界】Tether a récemment lancé QVAC Genesis II - un ensemble de données éducatives synthétiques conçu spécialement pour le pré-entraînement en intelligence artificielle. Cette version améliorée présente des améliorations significatives en termes d'échelle et de qualité par rapport à la génération précédente.
D'un point de vue de la couverture des données, la nouvelle version de QVAC Genesis II élargit la portée du domaine éducatif de 9 à 19. Cette grande mise à jour a également ajouté 10 nouveaux domaines. Ceux-ci incluent des disciplines rigoureuses telles que la chimie, l'informatique, la statistique, l'apprentissage automatique, l'astronomie, la géographie, l'économétrie et le génie électrique. De plus, les données sur la physique universitaire ont également été régénérées à l'aide de méthodes améliorées.
Cette collection de données a pour signification qu'elle renforce considérablement l'échelle, la profondeur et la qualité de raisonnement des données d'entraînement d'OpenAI. Pour les développeurs et les instituts de recherche impliqués dans l'entraînement de modèles d'IA, cela signifie qu'ils disposent de données de base plus riches et plus fiables. Cette initiative reflète également l'engagement de Tether dans l'innovation non seulement sur le plan financier au sein de l'écosystème Web3, mais aussi dans le développement actif des infrastructures technologiques de l'IA.