Thông báo

Anh ta lập tức cung cấp số thẻ ngân hàng, chỉ trong chốc lát, tiền đã vào tài khoản. Trần Lân mở ra xem, ngay lập tức ngẩn người. Thật sự là năm mươi triệu, những con số dày đặc đó, anh ta chỉ từng thấy ở Thành Đô!
Rẽ gấp 90 độ
Sapien chúng tôi biến trí tuệ nhân tạo thành hiện thực. Không có trí tuệ con người, thì không có sự ra đời của mô hình.
Các trường hợp thực tế và dữ liệu của Sapien giải thích ý tưởng cốt lõi "Trí tuệ con người thúc đẩy AI":

🌍 Một người mẹ ở Vân Nam "dạy AI nhận đường": Khi những người bình thường trở thành người hướng dẫn AI

Trên nền tảng đánh dấu của Sapien, câu chuyện của chị Li đang diễn ra - người mẹ dân tộc Dai đến từ Vân Nam, hàng ngày tranh thủ lúc con ngủ trưa để đánh dấu âm thanh tiếng địa phương. Bởi vì chị ấy quen thuộc với sự thay đổi ngữ điệu của tiếng Dai, hệ thống tự động đã tăng giá lên 50%. Sau nửa năm, 3000 giờ cuộc hội thoại tiếng Dai mà chị đánh dấu đã trở thành dữ liệu huấn luyện cốt lõi cho trợ lý giọng nói AI của một bệnh viện dân tộc. Hiện nay, trợ lý này có thể hiểu được những phàn nàn bằng tiếng địa phương của người già ở vùng núi, tỷ lệ chẩn đoán sai giảm 40%.

"Trước đây tôi nghĩ AI rất công nghệ cao, bây giờ tôi phát hiện nó phải học nói từ tôi", sự châm biếm của chị Li ẩn chứa phía sau là hơn 100.000 người bình thường giống như chị, đang "nuôi dưỡng" AI bằng kinh nghiệm sống.

🔧 Hai, phân tích "Chuyển đổi thông minh": Sapien làm thế nào để đưa những hiểu biết của con người vào mã code?

1. "Máy dịch" kiến thức chuyên môn

Giáo sư y học già trở thành huấn luyện viên AI: Bác sĩ Zhang, người đã nghỉ hưu từ bệnh viện hạng nhất, đã sử dụng công cụ đánh dấu khối u 3D của Sapien để phác thảo các bóng nghi ngờ trên hình ảnh CT. Mỗi khi ông đánh dấu 100 bức ảnh, hệ thống sẽ tạo ra một "quy tắc trực giác y học" (chẳng hạn như "gờ mép = xác suất ác tính +27%"), những quy tắc này giúp độ chính xác chẩn đoán của AI tăng từ 83% lên 96%.

Từ điển điều kiện đường của tài xế xe tải: Ông Vương đã lái xe trên tuyến đường Thanh Tạng 20 năm, khi ông đánh dấu các biển báo mờ trong cơn mưa lớn, ông sẽ bổ sung ghi chú: "Mức độ phản quang này, thực tế tầm nhìn <50 mét". Kiến thức theo bối cảnh như vậy giúp tăng tỷ lệ tránh tai nạn của hệ thống lái tự động lên 18%.

2. "Cánh cổng con người" chống lại sự thiên lệch của AI

Khi mô hình AI cố gắng tự động gán nhãn "y tá" là nữ, các nhân viên đánh dấu của Sapien sẽ kích hoạt cơ chế chặn thiên kiến:

Y tá Philippines Mark đặc biệt ghi chú cảnh chăm sóc nam giới;

Hệ thống hợp nhất nhiều dữ liệu, tạo ra bộ dữ liệu cân bằng;
Kết quả đầu ra cuối cùng: Mức độ liên quan về giới tính của y tá từ 79% → 52%, gần gũi hơn với thực tế.

💡 Ba, tại sao ngay cả kỹ sư Toyota cũng phải phục? Con người có "kiến thức ẩn" mà AI không thể học.

"Chúng tôi đã thử nghiệm gán nhãn bằng thuật toán thuần túy - xe máy trong cơn bão, AI luôn nhầm lẫn thành 'xe hơi kèm thùng'. Đến khi tìm được các anh giao hàng ở miền Nam gán nhãn, mới biết rằng việc buộc bạt chống nước ở ghế sau là điều bình thường. Đôi mắt của con người có thể hiểu được những nếp gấp của cuộc sống"

——Trưởng dự án lái xe tự động của Toyota

Kiến thức theo bối cảnh loại này chính là rào cản cốt lõi của Sapien:

Chú thích y tế: Bác sĩ sẽ chú thích "Bàn tay của bệnh nhân nắm chặt ga trải giường = mức độ đau 7", trong khi AI chỉ thấy "Ngón tay bị cong"

Chuyển thể phương ngữ: Người đánh dấu có thể phân biệt "nương nương" (thân thiện) và "nương nương" (châm biếm), tỷ lệ sai sót trong ngữ cảnh giảm 65%.

Hình ảnh nông nghiệp: Khi nông dân lão luyện ghi chú lá cây bị sâu bọ, ông sẽ ghi chú "Hôm trước trời đã mưa axit", giúp AI liên kết các yếu tố môi trường.

⚙️ Bốn, Chuyên nghiệp cứng cáp: "Đồng hồ Thụy Sĩ" trong lĩnh vực chú thích dữ liệu.

Hệ thống nền tảng của Sapien giống như một thiết bị chính xác, chuẩn hóa trí tuệ con người:

Mạng kiểm tra chất lượng blockchain: Mỗi hình ảnh y tế được gán nhãn cần 3 nhân viên gán nhãn độc lập xác minh lẫn nhau, sự khác biệt >5% sẽ tự động kích hoạt trọng tài chuyên gia.

Công cụ định giá động: Khi bắt đầu các nhiệm vụ khan hiếm như chú thích tiếng Tạng, giá đơn vị sẽ tăng lên 50% theo thời gian thực để thu hút nhân tài chuyên nghiệp.

Bảo vệ đạo đức: Khi phát hiện dữ liệu được gán nhãn có nội dung phân biệt (như từ ngữ thiên lệch vùng miền), tự động đóng băng nhiệm vụ và báo động.

Kết quả? Độ chính xác của nhãn đạt 99%, được đưa vào trường hợp tiêu chuẩn ngành "Đánh dấu dữ liệu AI" của Viện Thông tin và Công nghệ Trung Quốc.

🌱 Kết luận: Công nghệ sẽ trở nên lỗi thời, nhưng nhiệt độ của con người sẽ luôn mới mẻ.

Trong phòng thí nghiệm Sapien có một bức tường câu chuyện, ghi lại những khoảnh khắc này:

Đường di cư của động vật hoang dã được đánh dấu bởi các thanh niên châu Phi đã giúp công viên quốc gia Kenya giảm 60% nạn săn trộm;

Âm thanh "gọi cứu trợ" được đánh dấu bởi những người sống sót sau trận động đất Wenchuan, đã đào tạo ra mô hình nhận diện AI cứu hộ trong 48 giờ vàng.

Người khiếm thị sử dụng âm thanh để đánh dấu hình ảnh đường phố, dạy AI hiểu rằng "cành cây trên lối đi cho người mù = chướng ngại vật chết người".

Bản chất của AI không phải là thay thế con người, mà là để ánh sáng nhỏ bé của hàng triệu người bình thường, hội tụ lại thành ngọn đuốc chiếu sáng tương lai.

Khi bạn gán nhãn một bức ảnh hoặc một đoạn âm thanh trong Sapien -

Bạn không phải là người lao động dữ liệu, mà là "người hướng dẫn AI" đang tiêm linh hồn vào máy móc.

Chi bộ Đảng thôn Thần Tử Trần
#CookieDotFun # sapien #playsapien # SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@JoinSapien