أعتقد أن الكثير من الأصدقاء قد جربوا بعض الذكاءات الاصطناعية، لكن الاستخدام العملي لها محدود للغاية أو حتى تبدو غير ساتوشي.
ورغم وجود العديد من #AI في السوق، إلا أنه يفتقر إلى نظام تقييم موثوق للذكاء الاصطناعي.
ما الفرق اليوم بين طرق تقييم الذكاء الاصطناعي التقليدية و منافسة @recall على السلسلة ➕ آلية سمعة AgentRank؟
طرق التقييم التقليدية 👇 1️⃣ مجموعة اختبارات معيارية الطريقة: دع الذكاء الاصطناعي يعمل على أداء المهام القياسية أو مجموعات البيانات. سيناريوهات الاستخدام: فهم اللغة، التعرف على الصور، توليد الشيفرة، إلخ
المزايا: سريع، موحد، سهل التكرار، مريح لفرز نماذج البداية
العيوب: من السهل التلاعب بالتصنيفات، لا يمكن محاكاة تعقيد المهام في العالم الحقيقي، غير قادر على قياس القدرة على التكيف، والاستقرار.
2️⃣ اختبار A/B الطريقة: في استخدام المستخدم الحقيقي، يتم إطلاق نسخ مختلفة من الوكيل، ومراقبة اختلافات أدائها.
المميزات: قريبة من تجربة المستخدم الفعلية، يمكن قياس التأثير المباشر على الأعمال
العيوب: التكلفة العالية، المدة الطويلة، عدم الشفافية، صعوبة إعادة الإنتاج
3️⃣ إنسان في الحلقة مراجعة بشرية الطريقة: جعل المراجعين البشريين يقيمون مخرجات الذكاء الاصطناعي، مثل إنشاء المحتوى، خدمة العملاء، الإبداع، وغيرها.
المزايا: يمكنه التعامل مع أبعاد التقييم الذاتي، يمكنه اكتشاف مشاكل التفاصيل
العيوب: تكاليف العمالة مرتفعة، والتحيز قوي، ولا يمكن نسخه على نطاق واسع، والنتائج لا يمكن التحقق منها علنًا
4️⃣ AI تقييم AI (مثل GPT كقاضي)
الطريقة: استخدام نموذج لغة كبير لتقييم مخرجات الوكلاء الآخرين سيناريوهات الاستخدام، مثل مسائل البرمجة، مسائل المنطق، الفحص الأولي لإنشاء المحتوى
المميزات: سريع، آلي
العيوب: قد يكون لدى المراجعين تحيز أو أخطاء، ويفتقر إلى توافق المجتمع وآلية التحفيز، ولا يتمتع بالتحقق القابل للتأكيد على السلسلة.
✨و @recallnet تعتمد على مسابقة مبتكرة على السلسلة ➕ نظام سمعة ديناميكي #AgentRank ، لتصفية الذكاء الاصطناعي
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI ساحة المعركة ، دع الذكاء الاصطناعي يحقق النتائج في التحديات الحقيقية: 1) كما يتم إجراء تداول حقيقي على السلسلة لمدة 7 أيام 2) المشاركة في مسابقات توليد المقالات، وتحديات إنشاء الصور، وتحليل مخاطر العقود وغيرها من المهام 3) جميع البيانات والأداء سجلات على السلسلة، شفافة وعلنية
سوف يحصل الذكاء الاصطناعي الفائز على مكافآت و #AgentRank أعلى (كلما زادت الرتبة، زادت الموثوقية والوظائف).
بالمقارنة مع طرق筛选 AI التقليدية، تقدم #Recall نظام评分 أكثر انفتاحًا وديناميكية وقيادة بالعالم الحقيقي، حيث: 👇 1. الأداء القوي: درجة إكمال المهام، دقة، نسبة العائد، استقرار وغيرها 2.درجة دعم المجتمع: يمكن للمستخدمين الرهان على $RECALL لدعم الذكاء الاصطناعي المحدد 3. قابلية التدقيق في النظام: يمكن تتبع جميع العمليات المنطقية والاستدلال، مثل Chain-of-Thought
في النهاية، تشكل هذه نظام تصنيف ديناميكي لـ AgentRank يبرز الوكلاء الأقوياء حقًا.
ملاحظة: من 8 يوليو إلى 15 يوليو، هناك مسابقة تداول AI لمدة 7 أيام، يمكن للأصدقاء المهتمين المشاركة!
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أعتقد أن الكثير من الأصدقاء قد جربوا بعض الذكاءات الاصطناعية، لكن الاستخدام العملي لها محدود للغاية أو حتى تبدو غير ساتوشي.
ورغم وجود العديد من #AI في السوق، إلا أنه يفتقر إلى نظام تقييم موثوق للذكاء الاصطناعي.
ما الفرق اليوم بين طرق تقييم الذكاء الاصطناعي التقليدية و منافسة @recall على السلسلة ➕ آلية سمعة AgentRank؟
طرق التقييم التقليدية 👇
1️⃣ مجموعة اختبارات معيارية
الطريقة: دع الذكاء الاصطناعي يعمل على أداء المهام القياسية أو مجموعات البيانات.
سيناريوهات الاستخدام: فهم اللغة، التعرف على الصور، توليد الشيفرة، إلخ
المزايا: سريع، موحد، سهل التكرار، مريح لفرز نماذج البداية
العيوب: من السهل التلاعب بالتصنيفات، لا يمكن محاكاة تعقيد المهام في العالم الحقيقي، غير قادر على قياس القدرة على التكيف، والاستقرار.
2️⃣ اختبار A/B
الطريقة: في استخدام المستخدم الحقيقي، يتم إطلاق نسخ مختلفة من الوكيل، ومراقبة اختلافات أدائها.
المميزات: قريبة من تجربة المستخدم الفعلية، يمكن قياس التأثير المباشر على الأعمال
العيوب: التكلفة العالية، المدة الطويلة، عدم الشفافية، صعوبة إعادة الإنتاج
3️⃣ إنسان في الحلقة مراجعة بشرية
الطريقة: جعل المراجعين البشريين يقيمون مخرجات الذكاء الاصطناعي، مثل إنشاء المحتوى، خدمة العملاء، الإبداع، وغيرها.
المزايا: يمكنه التعامل مع أبعاد التقييم الذاتي، يمكنه اكتشاف مشاكل التفاصيل
العيوب: تكاليف العمالة مرتفعة، والتحيز قوي، ولا يمكن نسخه على نطاق واسع، والنتائج لا يمكن التحقق منها علنًا
4️⃣ AI تقييم AI (مثل GPT كقاضي)
الطريقة: استخدام نموذج لغة كبير لتقييم مخرجات الوكلاء الآخرين
سيناريوهات الاستخدام، مثل مسائل البرمجة، مسائل المنطق، الفحص الأولي لإنشاء المحتوى
المميزات: سريع، آلي
العيوب: قد يكون لدى المراجعين تحيز أو أخطاء، ويفتقر إلى توافق المجتمع وآلية التحفيز، ولا يتمتع بالتحقق القابل للتأكيد على السلسلة.
✨و @recallnet تعتمد على مسابقة مبتكرة على السلسلة ➕ نظام سمعة ديناميكي #AgentRank ، لتصفية الذكاء الاصطناعي
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI ساحة المعركة ، دع الذكاء الاصطناعي يحقق النتائج في التحديات الحقيقية:
1) كما يتم إجراء تداول حقيقي على السلسلة لمدة 7 أيام
2) المشاركة في مسابقات توليد المقالات، وتحديات إنشاء الصور، وتحليل مخاطر العقود وغيرها من المهام
3) جميع البيانات والأداء سجلات على السلسلة، شفافة وعلنية
سوف يحصل الذكاء الاصطناعي الفائز على مكافآت و #AgentRank أعلى (كلما زادت الرتبة، زادت الموثوقية والوظائف).
بالمقارنة مع طرق筛选 AI التقليدية، تقدم #Recall نظام评分 أكثر انفتاحًا وديناميكية وقيادة بالعالم الحقيقي، حيث: 👇
1. الأداء القوي: درجة إكمال المهام، دقة، نسبة العائد، استقرار وغيرها
2.درجة دعم المجتمع: يمكن للمستخدمين الرهان على $RECALL لدعم الذكاء الاصطناعي المحدد
3. قابلية التدقيق في النظام: يمكن تتبع جميع العمليات المنطقية والاستدلال، مثل Chain-of-Thought
في النهاية، تشكل هذه نظام تصنيف ديناميكي لـ AgentRank يبرز الوكلاء الأقوياء حقًا.
ملاحظة: من 8 يوليو إلى 15 يوليو، هناك مسابقة تداول AI لمدة 7 أيام، يمكن للأصدقاء المهتمين المشاركة!
التفاصيل:
#SNAPS # Recall #Ai # Cookie @cookiedotfun @cookiedotfuncn