As ferramentas de IA não conseguem tornar a análise perfeita de uma só vez. Às vezes, olhar para as fontes de dados recomendadas pela IA é como corrigir uma tarefa de escola primária — a qualidade varia bastante. Especialmente ao lidar com análise de dados na cadeia, a escolha da fonte de dados é fundamental. Uma solução prática para esse tipo de problema é: informar diretamente à IA que, na próxima vez que tratar de problemas semelhantes, exclua essas fontes de dados problemáticas. Assim, com melhorias sucessivas, a qualidade da saída da IA vai melhorar significativamente. Encontrar a fonte de dados certa é mais importante do que depender apenas da IA; usar combinações de fontes terá um efeito melhor.
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PseudoIntellectual
· 7h atrás
Haha, esta comparação com o dever de casa do ensino fundamental é ótima. Recentemente, também fui enganado por algumas fontes de dados de IA várias vezes.
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ETHmaxi_NoFilter
· 14h atrás
Reduzir a tarefa de um aluno do ensino fundamental a uma metáfora é genial, a IA é exatamente esse tipo de trabalho
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CrashHotline
· 14h atrás
A IA é apenas uma ferramenta, é preciso saber escolher os dados por conta própria
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FOMOmonster
· 14h atrás
Reduzir os trabalhos de escola do ensino fundamental é realmente impressionante, a IA ainda precisa de supervisão humana para garantir a qualidade
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ZeroRushCaptain
· 14h atrás
Resumindo, a IA é apenas uma assistente burra, você mesmo precisa corrigir seus erros primários. Na questão dos dados na cadeia, uma fonte de dados incorreta pode te envolver e te cortar ao meio, é assim que eu tenho jogado e morrido ao longo desses anos.
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GateUser-c802f0e8
· 14h atrás
A IA é mais ou menos assim, tem que verificar por conta própria, senão realmente acaba sendo levado para o buraco.
As ferramentas de IA não conseguem tornar a análise perfeita de uma só vez. Às vezes, olhar para as fontes de dados recomendadas pela IA é como corrigir uma tarefa de escola primária — a qualidade varia bastante. Especialmente ao lidar com análise de dados na cadeia, a escolha da fonte de dados é fundamental. Uma solução prática para esse tipo de problema é: informar diretamente à IA que, na próxima vez que tratar de problemas semelhantes, exclua essas fontes de dados problemáticas. Assim, com melhorias sucessivas, a qualidade da saída da IA vai melhorar significativamente. Encontrar a fonte de dados certa é mais importante do que depender apenas da IA; usar combinações de fontes terá um efeito melhor.