【koin界】Tether baru-baru ini meluncurkan QVAC Genesis II——sebuah dataset pendidikan sintetis yang dirancang khusus untuk pra-pelatihan kecerdasan buatan. Versi upgrade ini jelas memiliki peningkatan dalam hal skala dan kualitas dibandingkan pendahulunya.
Dari sudut pandang cakupan data, versi baru QVAC Genesis II memperluas cakupan pendidikan dari sebelumnya menjadi 19, dan pembaruan besar kali ini juga menambahkan 10 bidang baru. Ini termasuk disiplin ilmu keras seperti kimia, ilmu komputer, statistika, pembelajaran mesin, astronomi, geografi, ekonometrika, dan teknik elektro. Selain itu, data untuk fisika universitas juga dihasilkan ulang dengan metode yang ditingkatkan.
Kumpulan data ini memiliki arti penting karena secara signifikan meningkatkan skala, kedalaman, dan kualitas inferensi data pelatihan OpenAI. Bagi para pengembang dan lembaga penelitian yang terlibat dalam pelatihan model AI, ini berarti ada dukungan data dasar yang lebih kaya dan lebih dapat diandalkan. Langkah ini juga mencerminkan bahwa Tether tidak hanya berpartisipasi dalam inovasi di tingkat keuangan dalam ekosistem Web3, tetapi juga secara aktif membangun infrastruktur teknologi AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Tether meluncurkan kumpulan data pendidikan QVAC Genesis II dengan 10 bidang studi baru
【koin界】Tether baru-baru ini meluncurkan QVAC Genesis II——sebuah dataset pendidikan sintetis yang dirancang khusus untuk pra-pelatihan kecerdasan buatan. Versi upgrade ini jelas memiliki peningkatan dalam hal skala dan kualitas dibandingkan pendahulunya.
Dari sudut pandang cakupan data, versi baru QVAC Genesis II memperluas cakupan pendidikan dari sebelumnya menjadi 19, dan pembaruan besar kali ini juga menambahkan 10 bidang baru. Ini termasuk disiplin ilmu keras seperti kimia, ilmu komputer, statistika, pembelajaran mesin, astronomi, geografi, ekonometrika, dan teknik elektro. Selain itu, data untuk fisika universitas juga dihasilkan ulang dengan metode yang ditingkatkan.
Kumpulan data ini memiliki arti penting karena secara signifikan meningkatkan skala, kedalaman, dan kualitas inferensi data pelatihan OpenAI. Bagi para pengembang dan lembaga penelitian yang terlibat dalam pelatihan model AI, ini berarti ada dukungan data dasar yang lebih kaya dan lebih dapat diandalkan. Langkah ini juga mencerminkan bahwa Tether tidak hanya berpartisipasi dalam inovasi di tingkat keuangan dalam ekosistem Web3, tetapi juga secara aktif membangun infrastruktur teknologi AI.