Сzymon Sidor: "Є певний розрив між тим, як ми вимірюємо можливості цих моделей, і фактичними можливостями цих моделей... Я думаю, це одна з унікальних проблем, де я вважаю, що ви могли б продуктивно займатися цим поза великою лабораторією глибокого навчання."
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TokenEconomist
· 11хв. тому
насправді, ключовою проблемою тут є неефективність ринку оцінки моделей...
Переглянути оригіналвідповісти на0
OffchainOracle
· 14год тому
Кажучи просто, не зрозуміли.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HallucinationGrower
· 07-31 23:51
Чому результати тестування здібностей завжди неточні?
Переглянути оригіналвідповісти на0
0xSoulless
· 07-31 23:49
Знову грають з маніпуляціями даними, що нового?
Переглянути оригіналвідповісти на0
liquiditea_sipper
· 07-31 23:44
Модель має занадто великий вміст вологи
Переглянути оригіналвідповісти на0
probably_nothing_anon
· 07-31 23:41
ML лабораторія може працювати і поза її межами? Гаразд, не зупиняйся.
Сzymon Sidor: "Є певний розрив між тим, як ми вимірюємо можливості цих моделей, і фактичними можливостями цих моделей... Я думаю, це одна з унікальних проблем, де я вважаю, що ви могли б продуктивно займатися цим поза великою лабораторією глибокого навчання."