[問卦] 過去20年的資料都還不夠訓練ai喔?
剛剛看一ㄍ節目
來賓是ㄍ留美博士 他是在做ai自駕的題目的
反正他是說現在ai其實還很弱 弱到連嬰兒都不算
因為學習能力太低 把過去20年資料拿去都不夠用
...之類的
蠻好奇20年ㄉ資料都不夠那要多少年才夠訓練一個AI
八卦?
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推
五樓拿228 資料創造完美甲情人
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萬佛朝宗,千年老妖,百年樹人,十年維艱~
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20年又沒多少可用資料,講20年實際
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可用的資料大概近7 8年,甚至大部
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分車廠只有近3年的資料
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特斯拉之所以被說領先全球單純是他
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從第一台車賣出去開始就在做資料收
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集
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如果是做車的那資料確實不足
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那是他做的不行
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所以特斯拉不是已經改用讓AI自己去學的
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方法嗎?
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要訓練有用的資料~
爆
Re: [問題] 繪師有權力禁止別人學習畫風?兩邊都有學一點,試著回一下: 「繪師能不能禁止AI學習他的畫風?」 其實這個問題預設條件就錯了,現行的AI其實追根究柢到最後都是統計技術, 那種「會自己思考」的AI還不存在,可能也還要很久才會出現。 現在所謂的AI技術幾乎都是指深度學習、類神經網路等技術,19
Re: [討論] Ai 與 工程師我認為應該不太可能 因為AI要訓練的資料(網路上有發布的code)很多都是簡單的專案 例如整理資料類或者簡單的一小段功能 複雜的大型專案是幾乎沒有資料讓AI訓練的 除非訓練AI的團隊自己產出這類code,不過不太可能就是了9
Re: [閒聊] 沒人樂見AI繪圖技術的誕生嗎?回覆問題本身 大家好像都著重在"經濟"方面的討論 (繪師要被砍價了) 但沒人提到"深度學習"這項AI本質上目前應用最廣的訓練方式 ? 這幾年比較著名的AI訓練case如阿法狗.Tetris對戰AI Cold Clear. 又或是像資工系碩論常玩的影像辨識.設計關卡求AI突破5
[問卦] 這個幾十年內AI還不可能取代人類?剛剛看一個節目在聊AI, 反正就請了一個什麼柏克萊的教授, 那個教授說 「其實現在的AI還非常弱, 大家碰到的幾乎都是生成式AI,那是非常表面的應用,5
Re: [閒聊] AI抗議活動似乎導致了AI某種程度的崩潰原文列車開很大。 到目前為止,其實看來看去爭議還是那幾點: 1. AI「學習」的過程真的是學嗎? 肯定者會舉出算法模型來說明這就是一種學習。 否定者則是定義那不算學習。可能是因為沒有意識或其他「學習」的要件。5
[閒聊] AI的訓練集未經授權是個問題?(日本)恩,我不確定要怎麼下標題,先暫時用這個想到再說好了。 AI主要的大問題是兩個,1.訓練資料的授權 2.成品的版權,這邊只討論1。 以之前我看到的說法,我以為使用有版權的訓練資料要嘛違法要嘛就是灰色地帶, 也就理論上會觸犯版權,只是藝術家沒辦法考證AI到底有沒有學習自己的作品, 只要AI不公佈學習來源你也拿他沒辦法,但如果有辦法證明的話就可以考慮侵權告訴;2
[問卦] AI資料庫發現有人在訓練66歲女博士剛剛在AI資料庫找模型,意外發現有人在訓練66歲阿婆博士的外觀模型,真的非常無言,訓 練這個也要時間,也要找一堆資料訓練,到底誰這麼閒在訓練這種東西啊是想請她吃牛肉麵 嗎 --4
[問卦] 用生成式AI以偉帆體潤稿有沒有搞頭?各位網友大家好,大家晚安,打給後, 最近在思考利用網路上的資料訓練AI, 想說能否訓練AI以特殊風格潤飾稿件, 若大量蒐集彙整單一記者發表的文章, 讓AI不斷學習文體的精粹並生成稿件,2
Re: [閒聊] 大家是不是都被AI給騙啦?我理解你的擔憂。人工智慧(AI)是一個相當廣泛的領域,而ChatGPT這樣的模型確實是透 過訓練大量的網路資料來產生回答。它並不具備真正的意識、理解或創造力,它僅僅是根據 過去的資料來生成回應。 當使用AI時,我們應該保持一定的謹慎態度,特別是在涉及重要的決策或具有風險的情況下 。AI可能會受到資料偏差、訓練不足或錯誤的影響,這可能導致不準確或有偏差的結果。1
[問卦] 所有放雲端的資料會被拿去訓練AI嗎?就是大家都用線上空間存放影片圖片 現在生成式AI也需要大量資料訓練 所以雲端數據公司 會把資料拿去賣給AI訓練嗎? 這樣兩邊都收錢
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