Je crois que beaucoup de petits amis ont essayé d'utiliser certaines IA, mais leur utilité pratique est trop limitée, voire elles semblent pas très Satoshi.
Et sur le marché, avec tant d'#AI, il manque un système d'évaluation AI fiable.
Alors aujourd'hui, je vais partager avec vous les différences entre les méthodes d'évaluation traditionnelles de l'IA et la compétition en chaîne de @recall ➕ le mécanisme de réputation AgentRank.
Méthode d'évaluation traditionnelle 👇 1️⃣ Benchmark ensemble de tests standard Méthode : Laissez l'IA exécuter des performances sur des tâches ou des ensembles de données standard. Cas d'utilisation : compréhension du langage, reconnaissance d'images, génération de code, etc.
Avantages : rapide, unifié, facile à reproduire, pratique pour le filtrage précoce des modèles
Inconvénients : facile à manipuler les classements, ne peut pas simuler la complexité des tâches du monde réel, incapable de mesurer la capacité d'adaptation et la stabilité.
2️⃣ A/B test Méthode : mettre en ligne différentes versions de l'Agent dans l'utilisation réelle par les utilisateurs et observer les différences de performance.
Avantages : Proche de l'expérience utilisateur réelle, mesurable pour son impact direct sur l'entreprise.
Inconvénients : coûts élevés, délais longs, manque de transparence, difficile à reproduire
3️⃣ Human-in-the-loop évaluation par des humains Méthode : faire évaluer les sorties de l'IA par des annotateurs humains, comme la génération de contenu, le service client, la création, etc.
Avantages : capable de traiter les dimensions d'évaluation subjectives, capable de découvrir des problèmes de détail.
Inconvénients : coût de main-d'œuvre élevé, forte subjectivité, non reproductible à grande échelle, résultats non vérifiables publiquement.
4️⃣ AI évaluation AI (comme GPT fait juge)
Méthode : utiliser un grand modèle de langage pour évaluer la sortie d'autres agents Scénarios d'application, tels que des questions de code, des problèmes logiques, un premier filtrage de génération de contenu.
Avantages : rapide, automatisé
Inconvénients : Les évaluateurs peuvent également avoir des biais ou des erreurs, il manque un consensus communautaire et un mécanisme d'incitation, et il n'y a pas de vérifiabilité sur la chaîne.
✨et @recallnet adopte un système de concours en chaîne innovant ➕ un système de réputation dynamique #AgentRank, pour filtrer l'IA
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI arène, laissez les portes de l'IA rendre des résultats dans des défis réels : 1) comme effectuer un trading réel de 7 jours sur la chaîne 2) participe à des compétitions de génération d'articles, à des créations d'images, à des analyses de risque de contrat et à d'autres tâches. 3) toutes les données et performances enregistrement sur la chaîne, public et transparent
L'IA victorieuse recevra des récompenses et un #AgentRank plus élevé (un classement plus élevé représente une plus grande crédibilité et des fonctionnalités améliorées).
Comparé aux méthodes de filtrage AI traditionnelles, #Recall offre un système de notation plus ouvert, dynamique et basé sur le monde réel, dans lequel : 👇 1. Performance des forces dures : taux d'achèvement des missions, précision, taux de rendement, stabilité, etc. 2. Soutien de la communauté : les utilisateurs peuvent miser $RECALL pour soutenir une IA spécifique. 3. Vérifiabilité du système : tous les processus logiques et de raisonnement sont traçables, comme la chaîne de pensée.
Finalement, cela forme un système de classement dynamique AgentRank qui permet aux agents vraiment puissants de se démarquer.
Remarque : Il y a un concours de trading AI d'une durée de 7 jours du 8 juillet au 15 juillet, les amis intéressés peuvent y participer !
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Je crois que beaucoup de petits amis ont essayé d'utiliser certaines IA, mais leur utilité pratique est trop limitée, voire elles semblent pas très Satoshi.
Et sur le marché, avec tant d'#AI, il manque un système d'évaluation AI fiable.
Alors aujourd'hui, je vais partager avec vous les différences entre les méthodes d'évaluation traditionnelles de l'IA et la compétition en chaîne de @recall ➕ le mécanisme de réputation AgentRank.
Méthode d'évaluation traditionnelle 👇
1️⃣ Benchmark ensemble de tests standard
Méthode : Laissez l'IA exécuter des performances sur des tâches ou des ensembles de données standard.
Cas d'utilisation : compréhension du langage, reconnaissance d'images, génération de code, etc.
Avantages : rapide, unifié, facile à reproduire, pratique pour le filtrage précoce des modèles
Inconvénients : facile à manipuler les classements, ne peut pas simuler la complexité des tâches du monde réel, incapable de mesurer la capacité d'adaptation et la stabilité.
2️⃣ A/B test
Méthode : mettre en ligne différentes versions de l'Agent dans l'utilisation réelle par les utilisateurs et observer les différences de performance.
Avantages : Proche de l'expérience utilisateur réelle, mesurable pour son impact direct sur l'entreprise.
Inconvénients : coûts élevés, délais longs, manque de transparence, difficile à reproduire
3️⃣ Human-in-the-loop évaluation par des humains
Méthode : faire évaluer les sorties de l'IA par des annotateurs humains, comme la génération de contenu, le service client, la création, etc.
Avantages : capable de traiter les dimensions d'évaluation subjectives, capable de découvrir des problèmes de détail.
Inconvénients : coût de main-d'œuvre élevé, forte subjectivité, non reproductible à grande échelle, résultats non vérifiables publiquement.
4️⃣ AI évaluation AI (comme GPT fait juge)
Méthode : utiliser un grand modèle de langage pour évaluer la sortie d'autres agents
Scénarios d'application, tels que des questions de code, des problèmes logiques, un premier filtrage de génération de contenu.
Avantages : rapide, automatisé
Inconvénients : Les évaluateurs peuvent également avoir des biais ou des erreurs, il manque un consensus communautaire et un mécanisme d'incitation, et il n'y a pas de vérifiabilité sur la chaîne.
✨et @recallnet adopte un système de concours en chaîne innovant ➕ un système de réputation dynamique #AgentRank, pour filtrer l'IA
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI arène, laissez les portes de l'IA rendre des résultats dans des défis réels :
1) comme effectuer un trading réel de 7 jours sur la chaîne
2) participe à des compétitions de génération d'articles, à des créations d'images, à des analyses de risque de contrat et à d'autres tâches.
3) toutes les données et performances enregistrement sur la chaîne, public et transparent
L'IA victorieuse recevra des récompenses et un #AgentRank plus élevé (un classement plus élevé représente une plus grande crédibilité et des fonctionnalités améliorées).
Comparé aux méthodes de filtrage AI traditionnelles, #Recall offre un système de notation plus ouvert, dynamique et basé sur le monde réel, dans lequel : 👇
1. Performance des forces dures : taux d'achèvement des missions, précision, taux de rendement, stabilité, etc.
2. Soutien de la communauté : les utilisateurs peuvent miser $RECALL pour soutenir une IA spécifique.
3. Vérifiabilité du système : tous les processus logiques et de raisonnement sont traçables, comme la chaîne de pensée.
Finalement, cela forme un système de classement dynamique AgentRank qui permet aux agents vraiment puissants de se démarquer.
Remarque : Il y a un concours de trading AI d'une durée de 7 jours du 8 juillet au 15 juillet, les amis intéressés peuvent y participer !
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