Creo que muchos amigos han probado y utilizado ciertas IA, pero su utilidad práctica es demasiado limitada e incluso parecen no ser muy Satoshi.
Y en el mercado hay tantos #AI, pero falta un sistema de evaluación de AI confiable.
Hoy quiero compartir con ustedes, ¿cuál es la diferencia entre el método de evaluación de IA tradicional y la competencia en cadena de @recall ➕ el mecanismo de reputación AgentRank?
Métodos de evaluación tradicionales 👇 1️⃣ Conjunto de pruebas de referencia Forma: Permitir que la IA ejecute resultados en tareas o conjuntos de datos estándar Escenarios aplicables: comprensión del lenguaje, reconocimiento de imágenes, generación de código, etc.
Ventajas: Rápido, unificado, fácil de reproducir, conveniente para la selección inicial del modelo.
Desventajas: fácil de manipular en las clasificaciones, no puede simular la complejidad de las tareas del mundo real, no puede medir la capacidad de adaptación ni la estabilidad.
2️⃣ A/B test Método: Lanzar diferentes versiones de Agent en el uso real del usuario y observar las diferencias en su rendimiento.
Ventajas: Cercano a la experiencia real del usuario, se puede medir el impacto directo en el negocio.
Desventajas: alto costo, largo período, falta de transparencia, difícil de reproducir
3️⃣ Human-in-the-loop revisión humana Método: Hacer que los anotadores humanos califiquen la salida de la IA, como generación de contenido, atención al cliente, creación, etc.
Ventajas: puede manejar dimensiones de evaluación subjetiva y puede descubrir problemas de detalle.
Desventajas: alto costo laboral, alta subjetividad, no se puede replicar a gran escala, los resultados no son verificables públicamente.
4️⃣ AI evaluación AI (como GPT hace de juez)
Método: utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño para calificar las salidas de otros agentes. Escenarios aplicables, como problemas de código, problemas lógicos, preselección de generación de contenido
Ventajas: rápido, automatizado
Desventajas: las revisiones pueden tener sesgos o errores, falta de consenso y mecanismos de incentivo en la comunidad, y no tiene verificabilidad en cadena.
✨Y @recallnet utiliza un innovador sistema de competencia en cadena ➕ sistema de reputación dinámica #AgentRank, para filtrar AI
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI Arena, permite que la puerta de la IA entregue resultados en desafíos reales: 1) como realizar operaciones reales en cadena durante 7 días 2) participar en competiciones de generación de artículos, creación de imágenes, análisis de riesgos de contratos y otras tareas. 3) todos los datos y el rendimiento registros en la cadena, públicos y transparentes
La IA ganadora recibirá recompensas y un #AgentRank más alto (un rango más alto representa una mayor credibilidad y funciones más fuertes).
En comparación con los métodos de selección de IA tradicionales, #Recall ofrece un sistema de puntuación más abierto, dinámico y basado en el mundo real, en el cual: 👇 1. Rendimiento de la fuerza dura: grado de finalización de la tarea, tasa de precisión, tasa de rendimiento, estabilidad, etc. 2. Grado de apoyo de la comunidad: los usuarios pueden apostar $RECALL para apoyar a una IA específica. 3. Auditabilidad del sistema: todos los procesos lógicos y de razonamiento son trazables, como Chain-of-Thought
Al final, estos forman un sistema de clasificación dinámico de AgentRank que permite que los verdaderamente poderosos Agentes se destaquen.
Nota: Del 8 de julio al 15 de julio hay una competencia de trading de IA de 7 días, ¡los amigos interesados pueden participar!
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Creo que muchos amigos han probado y utilizado ciertas IA, pero su utilidad práctica es demasiado limitada e incluso parecen no ser muy Satoshi.
Y en el mercado hay tantos #AI, pero falta un sistema de evaluación de AI confiable.
Hoy quiero compartir con ustedes, ¿cuál es la diferencia entre el método de evaluación de IA tradicional y la competencia en cadena de @recall ➕ el mecanismo de reputación AgentRank?
Métodos de evaluación tradicionales 👇
1️⃣ Conjunto de pruebas de referencia
Forma: Permitir que la IA ejecute resultados en tareas o conjuntos de datos estándar
Escenarios aplicables: comprensión del lenguaje, reconocimiento de imágenes, generación de código, etc.
Ventajas: Rápido, unificado, fácil de reproducir, conveniente para la selección inicial del modelo.
Desventajas: fácil de manipular en las clasificaciones, no puede simular la complejidad de las tareas del mundo real, no puede medir la capacidad de adaptación ni la estabilidad.
2️⃣ A/B test
Método: Lanzar diferentes versiones de Agent en el uso real del usuario y observar las diferencias en su rendimiento.
Ventajas: Cercano a la experiencia real del usuario, se puede medir el impacto directo en el negocio.
Desventajas: alto costo, largo período, falta de transparencia, difícil de reproducir
3️⃣ Human-in-the-loop revisión humana
Método: Hacer que los anotadores humanos califiquen la salida de la IA, como generación de contenido, atención al cliente, creación, etc.
Ventajas: puede manejar dimensiones de evaluación subjetiva y puede descubrir problemas de detalle.
Desventajas: alto costo laboral, alta subjetividad, no se puede replicar a gran escala, los resultados no son verificables públicamente.
4️⃣ AI evaluación AI (como GPT hace de juez)
Método: utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño para calificar las salidas de otros agentes.
Escenarios aplicables, como problemas de código, problemas lógicos, preselección de generación de contenido
Ventajas: rápido, automatizado
Desventajas: las revisiones pueden tener sesgos o errores, falta de consenso y mecanismos de incentivo en la comunidad, y no tiene verificabilidad en cadena.
✨Y @recallnet utiliza un innovador sistema de competencia en cadena ➕ sistema de reputación dinámica #AgentRank, para filtrar AI
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI Arena, permite que la puerta de la IA entregue resultados en desafíos reales:
1) como realizar operaciones reales en cadena durante 7 días
2) participar en competiciones de generación de artículos, creación de imágenes, análisis de riesgos de contratos y otras tareas.
3) todos los datos y el rendimiento registros en la cadena, públicos y transparentes
La IA ganadora recibirá recompensas y un #AgentRank más alto (un rango más alto representa una mayor credibilidad y funciones más fuertes).
En comparación con los métodos de selección de IA tradicionales, #Recall ofrece un sistema de puntuación más abierto, dinámico y basado en el mundo real, en el cual: 👇
1. Rendimiento de la fuerza dura: grado de finalización de la tarea, tasa de precisión, tasa de rendimiento, estabilidad, etc.
2. Grado de apoyo de la comunidad: los usuarios pueden apostar $RECALL para apoyar a una IA específica.
3. Auditabilidad del sistema: todos los procesos lógicos y de razonamiento son trazables, como Chain-of-Thought
Al final, estos forman un sistema de clasificación dinámico de AgentRank que permite que los verdaderamente poderosos Agentes se destaquen.
Nota: Del 8 de julio al 15 de julio hay una competencia de trading de IA de 7 días, ¡los amigos interesados pueden participar!
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