#trainingdata
Live, measured metrics for the hashtag #trainingdata from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #trainingdata
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · mastodon.online (Mastodon public tags API) · fetched 2026-10-29 01:08 UTC1 uses by 1 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · mastodon.online (Mastodon public search API) · fetched 2026-10-29 01:08 UTCLive pulse
measured · mastodon.online (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-10-29 01:08 UTCEverything below is measured over the latest 40 public posts (spanning ~2489 hours).
Posting hours (UTC) — busiest: 05:00
Languages: English (39) · German (1)
Avg boosts / post: 4.4
Top of the latest posts
0xMarioNawfal - The Roundtable Show (@RoundtableSpace) NVIDIA가 로봇 학습용 영상 라벨링을 위한 오픈 모델 Flora를 공개했다. 영상 1시간당 약 0.72달러의 비용을 목표로 하며, NVIDIA 추산으로는 GPT-6 Astra 대비 약 125배 저렴하다. 단, 비교 비용은 실제 청구액이 아닌 추정치다. 로봇 데이터셋 구축·라벨링 파이프라인의 비용 절감 가능성을 시사한다. htt
Varun Nair (@_varunnair) NVIDIA가 학습 데이터에 풍부한 신호를 추가하는 어노테이션 모델 제품군을 공개했다는 소식이다. 데이터 기업과 ML 팀은 자동 라벨링·메타데이터 보강을 통해 데이터 품질 기준을 높이고, 모델 학습용 데이터셋 구축 비용과 시간을 줄일 수 있는 방향이다. https://x.com/_varunnair/status/2112603276546032096 #nvidia #dataannotati
Yusuf Ahmed (@yusufksadek) DeepSeek-R1 추론 트레이스 기반 증류 데이터셋에서 약 1.2만 개 문제 중 약 9%가 오답인데 길이만으로 필터링됐다는 점을 지적했다. 0.6B 학생 모델 학습 시 정답 트레이스만 남겼을 때 기존 33.6% 성능이 얼마나 달라지는지 검증해야 한다는 제안이다. https://x.com/yusufksadek/status/2111516335817756958 #deepseek #
#trainingdata across platforms
every network with a public tag surfaceFollow #trainingdata straight to each platform’s own tag page. Where a platform publishes open data we measure it above; the rest lock their numbers behind paid APIs, so we link rather than guess.
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/trainingdata