Les outils d'IA ne permettent pas toujours d'obtenir une analyse parfaite en une seule étape. Parfois, les sources de données recommandées par l'IA ressemblent à des devoirs d'écolier — de qualité variable. Surtout lorsqu'il s'agit d'analyser des données en chaîne, le choix des sources de données est crucial. Lorsqu'on rencontre ce genre de problème, une solution pratique consiste à indiquer directement à l'IA d'exclure ces sources problématiques lors du traitement de problèmes similaires la prochaine fois. En optimisant ainsi étape par étape, la qualité des résultats de l'IA s'améliorera nettement. Trouver la bonne source de données est plus important que de dépendre uniquement de l'IA, et une utilisation combinée donnera de meilleurs résultats.

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PseudoIntellectualvip
· Il y a 21h
Haha, cette métaphore sur les devoirs d'écolier est géniale. Récemment, j'ai aussi été piégé par la source de données de l'IA quelques fois.
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ETHmaxi_NoFiltervip
· 12-29 11:52
Réduire la métaphore du devoir d'école primaire est génial, l'IA est exactement ce genre de travail
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CrashHotlinevip
· 12-29 11:49
L'IA n'est qu'un outil, il faut savoir choisir ses données soi-même
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FOMOmonstervip
· 12-29 11:48
Réduire les devoirs des élèves du primaire est vraiment génial, l'IA doit encore être supervisée par des humains pour l'instant
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ZeroRushCaptainvip
· 12-29 11:47
En résumé, l'IA n'est qu'un assistant idiot, il faut que vous corrigiez vous-même ses erreurs de base. En ce qui concerne les données on-chain, une seule source de données erronée peut vous faire piéger et vous faire couper en deux, c'est comme ça que je me suis fait tuer après toutes ces années.
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GateUser-c802f0e8vip
· 12-29 11:38
L'IA, c'est comme ça, il faut vérifier soi-même, sinon on risque vraiment de se faire piéger.
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