Olá a todos 💤



Aqui está a questão sobre os sistemas de IA aprenderem consigo mesmos—os erros não desaparecem, eles acumulam-se silenciosamente. As saídas parecem convincentes, mas a realidade escapa-se ainda mais a cada iteração.

É exatamente isso que a Rede Perceptron aborda. Em vez de deixar a IA operar num vácuo, eles ancoram todo o ciclo na experiência humana. Apoiada pela Mindo AI, a abordagem mantém a experiência do mundo real entrelaçada em cada decisão. Isso não é apenas mais inteligente—é realmente fundamentada.
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NullWhisperervip
· 01-09 14:49
Sim, para ser sincero, a ideia de que "os erros acumulam-se silenciosamente" tem um impacto diferente quando realmente auditas os vetores. Já vi esse padrão antes—convences-te de que a saída está correta, e na próxima iteração constróis sobre essa mentira. Falha em cascata, mas de forma imperceptível.
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fork_in_the_roadvip
· 01-06 19:58
ngl isto é a verdade, o ciclo de autoaprendizagem da IA realmente tende a se afastar cada vez mais... apenas a intervenção humana pode salvar.
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BearMarketMonkvip
· 01-06 19:57
ngl,AI autoaprendizagem realmente pode falhar facilmente, erros acumulados tornam-se um monstro... A abordagem do Perceptron não é má, ela ajuda a manter a experiência humana sob controlo
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zkProofInThePuddingvip
· 01-06 19:39
Nah, esta é a verdadeira direção, caso contrário, a IA continuará a inventar coisas e, mais cedo ou mais tarde, ficará obsoleta.
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YieldFarmRefugeevip
· 01-06 19:33
O sistema de autoaprendizagem da IA, na prática, fica cada vez mais absurdo, é preciso alguém puxar o travão.
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