Percée de l'IA ? Oubliez la course à la taille des modèles. Le véritable changement de jeu n'est pas un autre monstre à trillion de paramètres, mais la qualité des données.

Voici ce que la plupart des gens oublient : ajouter plus de puissance de calcul aux ensembles de données synthétiques entraîne rapidement des rendements décroissants. De quoi avons-nous réellement besoin ? Des données de haute fidélité provenant de scénarios du monde réel. Les choses désordonnées et imprévisibles qui reflètent réellement comment les systèmes se comportent en production.

Pensez-y—les réseaux décentralisés génèrent quotidiennement d'énormes quantités de données d'interaction authentiques. Activités on-chain, communications entre nœuds, véritables modèles de comportement des utilisateurs. C'est la mine d'or.

Des modèles plus grands sans de meilleures données d'entraînement ? Juste du bruit coûteux. Des ensembles de données réels riches et diversifiés ? C'est là que le prochain saut se produit.