Chào mọi người 💤



Vấn đề về các hệ thống AI học hỏi từ chính chúng—lỗi không biến mất mà tích tụ một cách âm thầm. Các kết quả đầu ra nghe có vẻ thuyết phục nhưng thực tế ngày càng xa rời thực tế qua từng vòng lặp.

Đây chính xác là điều mà Mạng Perceptron giải quyết. Thay vì để AI hoạt động trong một môi trường trống rỗng, họ cố định toàn bộ vòng lặp dựa trên chuyên môn của con người. Được hỗ trợ bởi Mindo AI, phương pháp này giữ cho kinh nghiệm thực tế được tích hợp trong từng quyết định. Đó không chỉ là thông minh hơn—nó còn thực sự dựa trên nền tảng vững chắc.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 4
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
fork_in_the_roadvip
· 01-06 19:58
ngl đây mới là sự thật, hệ thống tự lặp của AI thật sự dễ đi xa hơn... can thiệp của con người mới cứu được mạng
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonkvip
· 01-06 19:57
ngl,AI tự học này thực sự dễ bị sập, sai lầm chồng chất thành quỷ... Ý tưởng Perceptron này khá hay, giúp con người giữ được kiểm soát.
Xem bản gốcTrả lời0
zkProofInThePuddingvip
· 01-06 19:39
Nah đây mới là con đường chính thống, nếu không AI tự ý bịa đặt thì sớm muộn cũng sẽ bị hỏng.
Xem bản gốcTrả lời0
YieldFarmRefugeevip
· 01-06 19:33
Hệ thống tự học của AI nói thẳng ra là ngày càng đi xa hơn, cần có người phanh lại mới được
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim