【moeda】A Tether lançou recentemente o QVAC Genesis II - um conjunto de dados educacionais sintéticos projetado para pré-treinamento de inteligência artificial. Esta versão atualizada apresenta melhorias significativas em termos de escala e qualidade em comparação com a geração anterior.
Do ponto de vista da cobertura de dados, a nova versão do QVAC Genesis II expandiu a cobertura no campo da educação de 9 para 19. Esta grande atualização também adicionou 10 novos campos. Especificamente, inclui disciplinas rigorosas como Química, Ciência da Computação, Estatística, Aprendizado de Máquina, Astronomia, Geografia, Econometria e Engenharia Elétrica. Além disso, os dados relacionados à Física Universitária também foram regenerados com métodos aprimorados.
O significado deste conjunto de dados reside no fato de que ele aumenta significativamente a escala, profundidade e qualidade de raciocínio dos dados de treinamento da OpenAI. Para os desenvolvedores e instituições de pesquisa envolvidos no treinamento de modelos de IA, isso significa ter uma base de dados mais rica e mais confiável. Esta iniciativa também reflete o fato de que a Tether não está apenas participando da inovação no nível financeiro no ecossistema Web3, mas também está ativamente investindo na infraestrutura tecnológica de IA.
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A Tether lançou o conjunto de dados educacionais QVAC Genesis II, adicionando 10 novos domínios de disciplina.
【moeda】A Tether lançou recentemente o QVAC Genesis II - um conjunto de dados educacionais sintéticos projetado para pré-treinamento de inteligência artificial. Esta versão atualizada apresenta melhorias significativas em termos de escala e qualidade em comparação com a geração anterior.
Do ponto de vista da cobertura de dados, a nova versão do QVAC Genesis II expandiu a cobertura no campo da educação de 9 para 19. Esta grande atualização também adicionou 10 novos campos. Especificamente, inclui disciplinas rigorosas como Química, Ciência da Computação, Estatística, Aprendizado de Máquina, Astronomia, Geografia, Econometria e Engenharia Elétrica. Além disso, os dados relacionados à Física Universitária também foram regenerados com métodos aprimorados.
O significado deste conjunto de dados reside no fato de que ele aumenta significativamente a escala, profundidade e qualidade de raciocínio dos dados de treinamento da OpenAI. Para os desenvolvedores e instituições de pesquisa envolvidos no treinamento de modelos de IA, isso significa ter uma base de dados mais rica e mais confiável. Esta iniciativa também reflete o fato de que a Tether não está apenas participando da inovação no nível financeiro no ecossistema Web3, mas também está ativamente investindo na infraestrutura tecnológica de IA.