原始数据堆砌意义不大。真正的价值在于数据的加工过程。



Perceptron Network的解决方案把这套流程拆得很清楚:捕捉原始信号 → 筛选有效输入 → 结构化处理 → 生成AI可用的数据集。

关键不是追求数据量,而是数据的相关性、清晰度和实用性。这套逻辑对接生产级模型,才是真正的数据管道该做的事。
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井底望天蛙vip
· 11小时前
数据质量才是王道,堆砌垃圾数据纯属浪费算力
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大饼信仰充值站vip
· 11小时前
堆数据有啥用,关键还是怎么处理 --- 这套流程我认可,筛选+结构化才是赚钱的地方 --- 质量>数量,终于有人说对了 --- 生产级模型卡脖子的就这个,Perceptron这思路不错 --- 合着之前都在做无用功? --- 数据管道这块确实得下功夫
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SerNgmivip
· 12小时前
垃圾进垃圾出,这话没错。数据清洗这块儿才是真正拉开差距的地方
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幻觉丛生vip
· 12小时前
堆数据有个屁用,还不如好好打磨一套流程
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DAOdreamervip
· 12小时前
数据清洗才是王道,堆砌再多垃圾数据也白搭
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熊市朝阳人vip
· 12小时前
堆数据没用啊,得看怎么处理,这个Perceptron的思路确实清晰 --- 质量>数量,早就该这么玩了,不知道多少项目还在死命堆数据 --- 生产级模型才是王道,光有数据没用,得能真正用上才行 --- 从信号到数据集这套流程,总算有人把逻辑讲透彻了 --- 相关性和清晰度,这才是数据管道的核心啊,之前都理解反了
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