GM gQuip 🌞 私は、ほとんどのAIの会話がどのモデルが勝つかに集中していることに気づきました。 GPT。Claude。オープンソース。 しかし正直、もっと重要な問いは： これらのモデルが扱っている情報の質がどれほど良いか、ということかもしれません。 データ層が弱いなら、より賢いAIはほとんど意味をなさないからです。 それが、@quipnetwork に私が注目した理由の一つです。 その方向性は、ヒューブよりもインフラに焦点を当てているように感じられます。 AIが成長するにつれて、課題はおそらく： ・信頼できる情報を取得すること ・真実を検証すること ・大規模に効率的にデータを移動すること となるでしょう。 コンテンツが過剰な世界では、信頼性がますます重要になります。 次世代のAIは、コンピューティング能力だけでなく、 高品質な情報をより使いやすく、検証可能にするネットワークに依存するようになるかもしれません。 他の人の意見が気になります： この技術はまだ初期段階でしょうか、それとも、多くの人が思っているよりも近づいているのでしょうか？ 👀