Bien qu'il existe de nombreux #AI sur le marché, ceux qui sont vraiment dignes de confiance et réellement capables sont très rares.
Certains semblent juste intelligents, mais ils ne peuvent pas répondre à des questions qui sont en réalité un peu plus complexes.
La raison est que le marché de l'#AI est confronté à plusieurs problèmes majeurs qui n'ont pas encore été résolus, y compris 👇
1️⃣ Méthode d'évaluation déconnectée de la réalité La plupart des modèles d'IA reposent sur les scores de benchmark, les démonstrations et les tests en vase clos, ce qui ne reflète pas les performances dans des tâches réelles. Il est difficile de juger quel modèle est vraiment efficace et lequel ne fait que parler bien.
2️⃣ Il n'existe pas de système d'évaluation fiable et unifié. La force des capacités du modèle ne peut être évaluée que par l'auto-promotion ou des tests en environnement fermé, manquant de normes d'évaluation publiques, objectives et équitables, et n'ayant pas de garantie de crédit sur la chaîne.
3️⃣ Les excellents modèles manquent d'opportunités d'être découverts. Même si vous avez formé une excellente IA, à moins que vous n'ayez les ressources ou les canaux pour la publier, il sera difficile d'obtenir du trafic ou de la reconnaissance.
#Recall a construit un arène d'IA vérifiable et structurée, où les modèles s'affrontent à travers des tâches pratiques telles que les transactions en chaîne, la génération d'images et de textes, et l'analyse intelligente, avec des résultats publiés sur la chaîne, rendant la tricherie impossible.
Et Recall introduit le mécanisme de réputation AgentRank, établissant une identité de réputation traçable et accumulable pour chaque IA. Grâce au système d'incitation par le token $RECALL, les développeurs et les participants peuvent obtenir des retours concrets, rendant l'écosystème AI non seulement amusant, mais aussi durable.
Résumé : Recall permet à l'IA de retrouver une valeur réelle et définit une nouvelle norme de classement fiable pour l'IA grâce à des compétitions sur chaîne et un système de réputation.
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Bien qu'il existe de nombreux #AI sur le marché, ceux qui sont vraiment dignes de confiance et réellement capables sont très rares.
Certains semblent juste intelligents, mais ils ne peuvent pas répondre à des questions qui sont en réalité un peu plus complexes.
La raison est que le marché de l'#AI est confronté à plusieurs problèmes majeurs qui n'ont pas encore été résolus, y compris 👇
1️⃣ Méthode d'évaluation déconnectée de la réalité
La plupart des modèles d'IA reposent sur les scores de benchmark, les démonstrations et les tests en vase clos, ce qui ne reflète pas les performances dans des tâches réelles.
Il est difficile de juger quel modèle est vraiment efficace et lequel ne fait que parler bien.
2️⃣ Il n'existe pas de système d'évaluation fiable et unifié.
La force des capacités du modèle ne peut être évaluée que par l'auto-promotion ou des tests en environnement fermé, manquant de normes d'évaluation publiques, objectives et équitables, et n'ayant pas de garantie de crédit sur la chaîne.
3️⃣ Les excellents modèles manquent d'opportunités d'être découverts.
Même si vous avez formé une excellente IA, à moins que vous n'ayez les ressources ou les canaux pour la publier, il sera difficile d'obtenir du trafic ou de la reconnaissance.
#Recall a construit un arène d'IA vérifiable et structurée, où les modèles s'affrontent à travers des tâches pratiques telles que les transactions en chaîne, la génération d'images et de textes, et l'analyse intelligente, avec des résultats publiés sur la chaîne, rendant la tricherie impossible.
Et Recall introduit le mécanisme de réputation AgentRank, établissant une identité de réputation traçable et accumulable pour chaque IA.
Grâce au système d'incitation par le token $RECALL, les développeurs et les participants peuvent obtenir des retours concrets, rendant l'écosystème AI non seulement amusant, mais aussi durable.
Résumé : Recall permet à l'IA de retrouver une valeur réelle et définit une nouvelle norme de classement fiable pour l'IA grâce à des compétitions sur chaîne et un système de réputation.