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Collecte de données essentielles : agent crawler à haute concurrence pool d'IP service d'interface API
L'année dernière, lorsqu'une plateforme de voyage a exploré les données tarifaires de ses concurrents, elle a déclenché 213 interceptions anti-crawl en une seule journée - non pas parce que la technologie n'était pas assez puissante, mais parce qu'elle ignorait le profilage comportemental de la propriété intellectuelle. Les technologies modernes ...
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Proxy IP dans la formation à l'IA : stratégie anti-backcrawl pour la collecte de données multi-sources
Dans le contexte actuel de développement rapide de la technologie de l'IA, la formation de modèles impose des exigences plus élevées en matière de qualité et de diversité des données. Cependant, le processus de collecte de données se heurte souvent à des...
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Technologie des pools d'adresses IP dynamiques d'IPIPGO : une solution pratique pour le blocage des adresses IP dans le cadre de la formation de grands modèles d'IA
Le piège mortel de l'acquisition de données pour la formation à l'IA : la vérité sur le taux de blocage IP de 971 TP3T Une société d'IA formant un grand modèle de droit a été bloquée pendant 3 jours consécutifs par Westlaw pour 1...
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Incontournable de la R&D en IA pour les entreprises : Guide de sélection de la propriété intellectuelle par procuration et comparaison des avantages de la technologie IPIPGO
Pourquoi la R&D en IA des entreprises ne peut pas contourner les IP proxy Une grande entreprise d'IA s'est un jour heurtée à un blocage continu des IP lorsqu'elle tentait d'explorer des données de recherche publiques en raison de l'insuffisance des données de formation, ce qui...
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Optimisation des coûts de formation des grands modèles d'IA : comment la propriété intellectuelle peut-elle améliorer l'efficacité et le taux de réussite de l'exploration des données ?
Pourquoi l'efficacité de la capture des données influe-t-elle directement sur les coûts de formation à l'IA ? Les personnes chargées de la formation aux grands modèles d'IA savent bien que la qualité des données détermine l'efficacité des modèles, mais beaucoup ignorent...
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Acquisition de données de formation à l'IA : un guide pour la conception d'une architecture de pool de 10 millions d'agents
Lorsque vous découvrez que 90% des données publiques utilisées pour entraîner les modèles d'IA proviennent d'utilisateurs de la même région, ou que chaque fois que vous collectez des données à grande échelle, votre adresse IP est bloquée par le site web -...
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Exigences techniques du proxy IP de capture de données Web3.0
Dans l'écologie du Web 3.0, des enregistrements de transactions NFT aux journaux d'invocation de contrats intelligents, la collecte en temps réel de données massives affecte directement l'efficacité de la prise de décision du projet. Cet article propose une ...
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Solution de collecte de données de la blockchain : pools de procuration distribués pour les demandes à haute fréquence.
Dans le domaine de la collecte de données de la blockchain, la stabilité et la sécurité des données en cas de demandes à haute fréquence sont les principaux défis à relever. Dans cet article, nous partirons des scénarios d'application pratique et analyserons comment la génération distribuée ...
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Collecte de données d'apprentissage profond : mise en commun d'agents distribués pour faire face aux captchas d'images
Lorsque la collecte de données se heurte à l'image CAPTCHA, comment le proxy IP brise-t-il la glace ? Dans le processus de formation de modèles d'apprentissage profond, le problème le plus épineux lors de la collecte de données massives est la rencontre de sites web...
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2025 AI Big Model Developers Must Read : Déploiement d'un nœud d'entraînement à travers le pays basé sur IPIPGO et pratiques de contrôle des risques
I. Défis fondamentaux des nœuds de formation transnationaux et valeur de la propriété intellectuelle des agents Dans le cadre du développement des grands modèles d'IA en 2025, la collecte de données transnationales et la formation distribuée sont devenues des besoins courants....