🟨"OORT e il Successo del Dataset 'Diverse Tools' su Kaggle"
Giorno: 2025-05-14 | Ora : 16:02:32 Il set di dati "Diverse Tools" di OORT ha riscosso successo su Kaggle, raggiungendo la vetta in varie categorie. Max Li, CEO di OORT, ha notato un forte interesse della comunità, evidenziando l'importanza dei dati decentralizzati. OORT prevede di rilasciare nuovi set di dati, affrontando la scarsità di dati di alta qualità per l'AI. La trasparenza e la tracciabilità della comunità possono diventare fondamentali nell'economia dei dati.
Un set di dati per l'addestramento dell'intelligenza artificiale, sviluppato dal fornitore di soluzioni AI decentralizzate OORT, ha ottenuto un notevole successo sulla piattaforma Kaggle di Google. Pubblicato all'inizio di aprile, il set di dati "Diverse Tools" ha raggiunto la prima pagina in diverse categorie. Kaggle è una piattaforma online di proprietà di Google dedicata alla scienza dei dati e alle competizioni di machine learning, nonché all'apprendimento e alla collaborazione.
Max Li, fondatore e CEO di OORT, ha osservato l'interesse promettente da parte della comunità, che include un uso attivo e contributi, dimostrando come i modelli di dati decentralizzati possano ottenere una rapida distribuzione e coinvolgimento senza fare affidamento su intermediari centralizzati. OORT prevede di rilasciare ulteriori set di dati nei prossimi mesi, tra cui uno per i comandi vocali in auto e un altro per i comandi vocali della smart home.
Il set di dati in questione ha raggiunto la prima pagina nelle categorie Generale AI, Vendita e Shopping, Manifattura e Ingegneria su Kaggle, anche se ha perso queste posizioni a seguito di aggiornamenti di altri set di dati. Sebbene questo risultato sia significativo, è stato sottolineato che non indica necessariamente un'adozione reale o una qualità di livello enterprise. Ciò che distingue il set di dati di OORT è la trasparenza e il sistema incentivato che offre tracciabilità e cura da parte della comunità.
La scarsità di dati di alta qualità per l'addestramento dell'AI è un tema sempre più attuale. Secondo stime, i dati di testo generati dagli esseri umani potrebbero esaurirsi entro il 2028. Nonostante l'uso crescente di dati sintetici, i dati umani sono ancora considerati superiori per la creazione di modelli AI più performanti. Inoltre, la situazione si complica ulteriormente con artisti che sabotano gli sforzi di addestramento, utilizzando tecniche per proteggere le loro immagini da un utilizzo non autorizzato.
In questo contesto, set di dati verificabili e incentivati dalla comunità diventano sempre più preziosi. Progetti del genere possono non solo rappresentare alternative, ma anche diventare pilastri di allineamento e provenienza nell'economia dei dati.
