Durante o processo em que estas aplicações no ecossistema correram juntas, não apenas trouxe um aumento de usuários, mas o mais crucial foi a obtenção de uma grande quantidade de dados de erro de IA em cenários reais. Esses dados ajudaram-nos a perceber que muitos problemas de validação não são apenas teoria, mas sim reais e complexos.
Por exemplo, uma questão muito realista: como você diferencia "fatos verificáveis" de "apenas opiniões pessoais"? Como "Messi ganhou 2022
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