Recentemente, olhei com atenção para @JoinSapien e, para ser honesto, fiquei impressionado. Não porque tenha algum modelo incrível, mas porque eles estão realmente focados na questão da "qualidade dos dados". Veja, agora há projetos de IA por toda parte, competindo em poder de cálculo, velocidade de inferência e quem tem a demonstração mais impressionante, mas o verdadeiro esforço deveria estar em um lugar que poucos tocam — 👉 Os dados subjacentes que você treinou para essas IAs, são realmente limpos? Estão rotulados corretamente? A fonte é suficientemente ampla? 🔹 Muitos projetos começam achando que "primeiro vamos fazer e depois vemos", 🔹 e quando algo dá errado, eles voltam para corrigir os dados, ajustar os rótulos, re-treinar o modelo, gastar dinheiro para consertar... 🔹 Em outras palavras: se os dados não estão bons, o modelo não serve para nada. Vamos fazer uma comparação: 🔹 Não importa quão inteligente você seja, se você está sempre olhando para erros de digitação e materiais didáticos confusos, o que você pode realmente aprender? 🔹 O mesmo vale para a IA, se os dados estão bagunçados, não importa quantas GPUs você tenha, será em vão. 🔹 Em áreas como finanças ou saúde, um erro no modelo pode ser catastrófico. 🔹 Especialmente em identificação de fraudes, usar dados errados = um monte de falsos positivos, e o resultado é que os usuários não confiam mais no sistema. Portanto, eu acho que o que a Sapien está fazendo de inteligente é: 🔹 Enfatizar a diversidade nas fontes de dados, não coletar apenas conteúdos de um único grupo (isso é super importante para evitar viés no modelo) 🔹 Ter regras claras para rotulagem (o que é "carro"? Sedan? Esportivo? Ônibus? Dizer claramente evita confusões) 🔹 Ter revisões humanas! Não é só deixar a máquina rotular e pronto, isso aumentaria diretamente a taxa de erro. Resumindo em uma frase: Eles tratam a questão de "como transferir o conhecimento humano para a IA" como um sistema sério. Eu olhei vários projetos, muitos falam sobre quão rápidas são as GPUs, quão impressionantes são os modelos, mas poucos falam sobre "como fazer os dados certos e precisos". Agora, equipes que realmente querem fazer IA deveriam primeiro estabelecer uma boa "base de dados", caso contrário, você só estará alimentando a IA com fast food e esperando que ela se torne um cientista? Não brinque. Portanto, agora começo a achar que projetos como a Sapien, podem ser o tipo que realmente merece atenção no Web3 AI: Não são aqueles que fazem um airdrop e depois desaparecem, mas sim aqueles que constroem a capacidade da IA com base em "dados reais" e "experiência humana". Pessoalmente, apoio essa abordagem, se a IA quer ser confiável, primeiro deve controlar os dados. Não deixe o modelo fazer coisas erradas de forma rápida e precisa.😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #EmbaixadorSapien #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark