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Tether lanza el conjunto de datos sintéticos QVAC Genesis I para entrenar modelos de IA y presenta la aplicación de IA QVAC Workbench

Tether lanza el conjunto de datos sintéticos QVAC Genesis I para entrenar modelos de IA y presenta la aplicación de IA QVAC Workbench

ChaincatcherChaincatcher2025/10/24 12:22
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ChainCatcher informa, según el blog oficial, que el departamento de investigación en IA de Tether Data, QVAC, ha lanzado el programa QVAC Genesis y publicado el conjunto de datos sintéticos Genesis I. Este conjunto contiene 41 mil millones de tokens de texto, ayudando a construir modelos de lenguaje STEM más inteligentes y precisos a nivel global. Los modelos entrenados pueden dominar palabras y sus relaciones lógicas. Ha sido rigurosamente validado mediante estándares educativos y científicos, demostrando habilidades sobresalientes de razonamiento y resolución de problemas en disciplinas como matemáticas y física. Es el primer conjunto de datos sintéticos públicos diseñado específicamente para contenido educativo y validado rigurosamente, cubriendo la falta de conjuntos de datos de entrenamiento públicos en áreas clave de STEM. QVAC Genesis I busca devolver el poder del entrenamiento de inteligencia artificial al público a través de datos abiertos y de alta calidad.

Además, Tether Data ha lanzado su primera aplicación para consumidores, QVAC Workbench, dirigida a entusiastas de la inteligencia artificial, entre otros, y compatible con varios modelos de lenguaje de gran tamaño. La aplicación es compatible con smartphones (actualmente solo Android, iOS próximamente) y plataformas de escritorio, ofreciendo soporte completo en dispositivos locales. Al usar la aplicación, los datos de chat e interacción son 100% privados, y la función de "inferencia delegada" permite conectar la versión móvil y de escritorio, aprovechando al máximo los recursos de la estación de trabajo.

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Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.

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