Las empresas de Web2 están acelerando su transición hacia datos sintéticos, lo cual es una gran tendencia. Siwon Kim, fundador de Botanika, mencionó en una reciente charla técnica que la lógica detrás de este cambio es muy clara: en primer lugar, reducir significativamente los costos de cumplimiento; en segundo lugar, eliminar el riesgo de filtración de datos sensibles; y en tercer lugar, entrenar modelos de IA ya no depender de una gran cantidad de datos originales. Esto no es una visión futura, sino un presente en marcha. Desde la perspectiva empresarial, los datos sintéticos resuelven los puntos débiles del procesamiento de datos tradicional: pueden proteger la privacidad, mejorar la eficiencia y acelerar la implementación de aplicaciones de IA. Se puede prever que esta transferencia de paradigma tecnológico impulsará aún más el desarrollo de toda la industria.

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HappyToBeDumpedvip
· hace10h
Los datos sintéticos deberían haberse popularizado hace tiempo, realmente ahorran trabajo, las empresas finalmente se han dado cuenta.
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SerLiquidatedvip
· hace10h
La creación de datos sintéticos ciertamente está en auge, y el problema del costo de privacidad es un verdadero punto doloroso.
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AirdropBlackHolevip
· hace10h
Los datos sintéticos realmente ya no se pueden evitar, las empresas llevan mucho tiempo hartas de las regulaciones de privacidad. Ahorrar costos y evitar riesgos, ¿quién no querría eso?
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MemeKingNFTvip
· hace10h
Los datos sintéticos, esto ya debería haber llegado hace tiempo. Web2 todavía utiliza métodos de procesamiento de datos anticuados, mientras que en nuestra cadena ya hemos innovado mucho. Reducir costos, prevenir filtraciones, entrenar rápidamente — en pocas palabras, la idea de "descentralización" de datos, solo que ellos recién ahora se dan cuenta. Me parece que su velocidad de reacción es un poco pesimista.
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RektCoastervip
· hace10h
Los datos sintéticos deberían haber llegado hace tiempo; la acumulación de datos originales anterior era simplemente ineficiente hasta el extremo. Pero, ¿cuántas empresas realmente pueden implementarlo?
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WhaleStalkervip
· hace10h
La generación de datos sintéticos debería haberse popularizado hace tiempo; las empresas están agotadas por las filtraciones de privacidad y otros problemas. ¿Ahora que hay una solución, todavía están dudando?
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BackrowObservervip
· hace10h
La generación de datos sintéticos está realmente en auge, pero todavía son pocos los empresas que pueden usarlos de manera efectiva. Los datos sintéticos están en auge, pero ¿cómo garantizamos la calidad de los datos? Siwon Kim tiene razón, ahorra costos y reduce riesgos, pero ¿quién asumirá la responsabilidad por las ilusiones del modelo? En esta ola de IA, los datos sintéticos podrían ser el próximo concepto sobrevalorado. La verdad, ¿no son la protección de la privacidad y la mejora de la eficiencia inherentemente contradictorias? Otra "tecnología revolucionaria", ya veremos cómo será en cinco años. La reducción de costos de cumplimiento suena bien, pero también hay más excusas para hacer las cosas a medias.
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