Bố Khỉ base.eth
73.4K posts

Bố Khỉ base.eth
@Father_monkey92
Content creator Don't subscribe—you won't learn shit. But if it's just to buy me a coffee, then fuck yeah!




🔆 Mình đã tạch airdrop Perle Labs như thế nào ? 💠 Đây là một dự án mình đặt khá nhiều kỳ vọng. Cách triển khai quest bài bản, tiêu chí chấm điểm rõ ràng, backer cũng uy tín khi có Framework tham gia đầu tư. 💠 Điểm trừ là gọi vốn ít, cộng đồng cũng không đông đảo. Hệ thống điểm phụ thuộc rất lớn vào điểm REF. Vì đặt nhiều niềm tin nên mình cũng thường xuyên lên bài cập nhật thông tin về dự án. Việc nhận được NFT CAPTCHA khiến mình cũng khá tự tin về việc sẽ trúng airdrop 💠 Tuy nhiên đời không như mơ - "This account is not eligible". Mình tạch toàn bộ. Dự án đã công bố tiêu chí airdrop như bên dưới tuy nhiên như không công bố. Đại ý là tao thích thì tao cho còn không thì thôi, đừng ý kiến nhiều. 💠 Thị trường khó khăn còn gặp thêm những dự án thế này đúng thật sự nản. Ae trúng con này có nhiều không ? #PerleAI + #ToPerle — participating in @PerleLabs community campaign

LỠ CẢ ĐỜI NÀY KHÔNG RỰC RỠ THÌ SAO ? (Cảnh báo hành vi nguy hiểm - không bắt trước) Ké Content: Trong bối cảnh AI ngày càng đóng vai trò quan trọng, chất lượng và quy mô dữ liệu huấn luyện trở thành yếu tố quyết định đến độ tin cậy của hệ thống. Từ góc nhìn này, PerleLabs có thể cần cân nhắc mở rộng đáng kể số lượng nhiệm vụ gắn nhãn (labeling tasks) để xây dựng một nền tảng dữ liệu đủ lớn và đa dạng. Hiện tại, số lượng nhiệm vụ dành cho người tham gia còn khá hạn chế, dẫn đến một vấn đề cốt lõi: dữ liệu thu thập được có thể chưa đủ để phản ánh đầy đủ các tình huống thực tế. AI học từ dữ liệu, và nếu dữ liệu không đủ phong phú hoặc chưa đạt quy mô cần thiết, mô hình sẽ dễ gặp sai lệch, thiếu ổn định và khó đảm bảo độ tin cậy khi triển khai trong môi trường thực. Một hệ thống AI đáng tin cậy không chỉ cần dữ liệu “đúng”, mà còn cần dữ liệu “đủ lớn” và “đa dạng”. Điều này đặc biệt quan trọng khi AI được kỳ vọng xử lý các hành vi phức tạp, mang tính ngữ cảnh cao hoặc liên quan đến quyết định quan trọng. Nếu nguồn dữ liệu đầu vào còn khiêm tốn, thì câu hỏi đặt ra là: liệu nền tảng hiện tại đã đủ để đảm bảo AI có thể hành xử chính xác và an toàn trong tương lai? Việc mở rộng thêm nhiều nhiệm vụ gắn nhãn không chỉ giúp tăng khối lượng dữ liệu, mà còn tạo cơ hội thu hút nhiều người tham gia hơn, từ đó cải thiện chất lượng thông qua sự đa dạng góc nhìn. Đồng thời, PerleLabs cũng có thể cân nhắc cơ chế kiểm soát chất lượng (quality control), phân tầng nhiệm vụ, hoặc gamification để tối ưu hiệu quả thu thập dữ liệu. Tóm lại, nếu mục tiêu là xây dựng một hệ thống AI đáng tin cậy và có khả năng mở rộng, thì việc tăng số lượng và độ phong phú của các nhiệm vụ gắn nhãn là một bước đi cần thiết. Với quy mô hiện tại còn khá hạn chế, đây có thể chưa phải là nền tảng đủ vững chắc để đảm bảo hành vi AI trong dài hạn. #PerleAI #ToPerle — participating in @PerleLabs community campaign












Chán XOOB lỏ quá, điểm cứ dồn hết cho các tài khoản có score cao thế này thì sao mà ấy ấy được... Nữa tháng trời mới có hơn 500đ thôi đó @XOOBNetwork ơi. Dù bài viết cũng ổn mà, ngày viết 1 bài tầm 5k view, 5,7 chục cái cmt nhưng vẫn không thể nào bức phá so với người ta. XOOBNetwork nên học theo River để kéo thêm người dùng nha, đối với River họ luôn ưu tiên người mới, họ không phân biệt tào khoản lớn hay nhỏ, chúng sinh bình đẳng, ai ai cũng có cơ hội bức phá vào một ngày nào đó. Còn XOOB thì cứ dồn hết điểm cho tài khoản to, tài khoản nhỏ cho vài điểm sống qua ngày, cứ thế này về lâu về dài mọi người sẽ rời bỏ hết, độ phủ sẽ giảm dần... và.... Vậy đó, chả iuuuuuu..... #XOOBNetwork #XOOB #Impactfi #Impactshare



Chính thức nghỉ Grap từ đây. Thất nghiệp ngày 1 bắt đầu.









