Tecnología IPIPGO Dynamic IP Pool: una solución práctica para el bloqueo de IP en el entrenamiento de grandes modelos de IA
La trampa mortal de la adquisición de datos de entrenamiento de IA: la verdad sobre la tasa de bloqueo de IP de 971 TP3T Una empresa de IA que entrenaba un gran modelo de derecho fue bloqueada durante 3 días consecutivos por Westlaw por 1...
Imprescindible en I+D de IA empresarial: Guía de selección de IP proxy y comparación de las ventajas de la tecnología IPIPGO
Por qué la I+D de IA empresarial no puede evitar las IP proxy Una empresa de IA de primera línea se encontró en una ocasión con el bloqueo continuo de IP al intentar rastrear datos de investigación públicos debido a la insuficiencia de datos de formación, lo que...
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Optimización de los costes de formación de grandes modelos de IA: ¿cómo puede la IP proxy mejorar la eficacia y la tasa de éxito del rastreo de datos?
¿Por qué la eficacia de la captura de datos afecta directamente a los costes de formación en IA? Quienes se dedican a la formación de grandes modelos de IA son muy conscientes de que la calidad de los datos determina la eficacia de los modelos, pero muchos ignoran la...
Adquisición de datos de entrenamiento de IA: guía para diseñar una arquitectura de reserva de 10 millones de agentes
Cuando descubres que 90% de los datos públicos utilizados para entrenar modelos de IA proceden de usuarios de la misma región, o que cada vez que recopilas datos a gran escala, el sitio web te bloquea la IP...
Requisitos técnicos del proxy IP de captura de datos Web3.0
En la ecología de la Web 3.0, desde los registros de transacciones NFT hasta los registros de invocación de contratos inteligentes, la recopilación en tiempo real de datos masivos afecta directamente a la eficiencia de la toma de decisiones en los proyectos. En esta ponencia se llevará a la práctica...
Solución de recopilación de datos de blockchain: pools de proxy distribuidos para solicitudes de alta frecuencia
En el campo de la recopilación de datos de blockchain, la estabilidad y la seguridad de los datos bajo peticiones de alta frecuencia son los retos centrales. En este artículo, partiremos de los escenarios de aplicación práctica y analizaremos cómo la generación distribuida...
Recopilación de datos de aprendizaje profundo: agrupación de agentes distribuidos para hacer frente a los captchas de imágenes
Cuando la recopilación de datos choca con la imagen CAPTCHA, ¿cómo rompe el hielo el proxy IP? En el proceso de formación de modelos de aprendizaje profundo, el problema que más quebraderos de cabeza da a la hora de recopilar datos masivos es encontrarse con sitios web...
2025 AI Big Model Developers Must Read: Despliegue de nodos de formación entre países basado en IPIPGO y prácticas de control de riesgos
I. Desafíos fundamentales de los nodos de formación entre países y el valor de la propiedad intelectual de los agentes En el desarrollo de grandes modelos de IA en 2025, la recopilación de datos entre países y la formación distribuida se han convertido en la necesidad...
IP proxy frente a consumo de potencia computacional: un modelo de optimización del coste de adquisición de datos para el entrenamiento de grandes modelos de IA
Cuando la IA se une a la recopilación de datos: el agujero negro oculto en los costes de formación Un equipo de IA se encontró recientemente con algo extraño: el clúster de GPU para la formación de grandes modelos funcionaba al ralentí durante 8...
Declaración fiscal transfronteriza de comercio electrónico: guía práctica de recogida de datos de PI de agentes multinacionales
El mayor quebradero de cabeza del comercio electrónico transfronterizo es lidiar con las normas fiscales de los distintos países. Los tipos impositivos y los procesos de declaración en Estados Unidos, la UE y los países del Sudeste Asiático son muy diferentes, y recopilar datos manualmente no solo es...
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