Acredito que muitos amigos já tentaram usar certas AIs, mas a utilidade prática é muito limitada e até parece não ser muito inteligente.
E no mercado há tantos #AI, mas falta um sistema de avaliação de IA confiável.
Então hoje vou compartilhar com vocês, qual é a diferença entre o método tradicional de avaliação de IA e a competição em cadeia do @recall ➕ o mecanismo de reputação AgentRank?
Avaliação tradicional 👇 1️⃣ Benchmark Conjunto de Testes Padrão Método: Deixe a IA executar resultados em tarefas ou conjuntos de dados padrão Cenários de aplicação: compreensão de linguagem, reconhecimento de imagem, geração de código, etc.
Vantagens: rápido, unificado, fácil de reproduzir, conveniente para a triagem inicial do modelo
Desvantagens: fácil de manipular rankings, não consegue simular a complexidade das tarefas do mundo real, não é capaz de medir a capacidade de adaptação e a estabilidade.
2️⃣ Teste A/B Método: Lançar diferentes versões do Agente na utilização real dos usuários, observando as diferenças de desempenho.
Vantagens: Próximo da experiência real do usuário, pode medir o impacto direto nos negócios.
Desvantagens: custo elevado, longo período, falta de transparência, difícil de reproduzir
3️⃣ Human-in-the-loop revisão humana Método: Permitir que os anotadores humanos avaliem as saídas da IA, como geração de conteúdo, atendimento ao cliente, criação, etc.
Vantagens: consegue lidar com dimensões de avaliação subjetiva, consegue identificar problemas de detalhe
Desvantagens: alto custo de mão de obra, forte subjetividade, não é escalável, resultados não podem ser verificados publicamente.
4️⃣ AI Avaliação AI (como GPT faz Juiz)
Método: Usar um grande modelo de linguagem para avaliar as saídas de outros Agentes Cenários de aplicação, como questões de código, questões lógicas, triagem inicial de geração de conteúdo
Vantagens: rápido, automatizado
Desvantagens: a avaliação pode estar sujeita a preconceitos ou erros, falta de consenso da comunidade e mecanismos de incentivo, não possui verificabilidade em cadeia.
✨E @recallnet adotou um inovador sistema de competição em blockchain ➕ sistema de reputação dinâmica #AgentRank, para filtrar IA
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI Arena, deixe a porta da IA apresentar resultados em desafios reais: 1) como realizar negociações reais na cadeia por 7 dias 2) participar em competições de geração de artigos, contrações de criação de imagens, análise de riscos de contratos e outras tarefas 3) todos os dados e desempenho registos em cadeia, públicos e transparentes
A IA vencedora receberá recompensas e um #AgentRank mais alto (uma classificação mais alta representa maior confiabilidade e funcionalidades mais fortes).
Em comparação com os métodos tradicionais de triagem de IA, #Recall oferece um sistema de pontuação mais aberto, dinâmico e impulsionado pelo mundo real, onde: 👇 1. Desempenho de força dura: grau de conclusão da tarefa, taxa de precisão, taxa de retorno, estabilidade, etc. 2. Suporte da comunidade: os usuários podem fazer staking de $RECALL para apoiar AI específica 3. Revisibilidade do sistema: todos os lógicos e processos de raciocínio são rastreáveis, como Chain-of-Thought
No final, estes formam um sistema de classificação dinâmico AgentRank, permitindo que os verdadeiramente poderosos Agents se destaquem.
Nota: De 8 a 15 de julho, haverá um concurso de negociação de IA com duração de 7 dias. Amigos interessados podem participar!
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Acredito que muitos amigos já tentaram usar certas AIs, mas a utilidade prática é muito limitada e até parece não ser muito inteligente.
E no mercado há tantos #AI, mas falta um sistema de avaliação de IA confiável.
Então hoje vou compartilhar com vocês, qual é a diferença entre o método tradicional de avaliação de IA e a competição em cadeia do @recall ➕ o mecanismo de reputação AgentRank?
Avaliação tradicional 👇
1️⃣ Benchmark Conjunto de Testes Padrão
Método: Deixe a IA executar resultados em tarefas ou conjuntos de dados padrão
Cenários de aplicação: compreensão de linguagem, reconhecimento de imagem, geração de código, etc.
Vantagens: rápido, unificado, fácil de reproduzir, conveniente para a triagem inicial do modelo
Desvantagens: fácil de manipular rankings, não consegue simular a complexidade das tarefas do mundo real, não é capaz de medir a capacidade de adaptação e a estabilidade.
2️⃣ Teste A/B
Método: Lançar diferentes versões do Agente na utilização real dos usuários, observando as diferenças de desempenho.
Vantagens: Próximo da experiência real do usuário, pode medir o impacto direto nos negócios.
Desvantagens: custo elevado, longo período, falta de transparência, difícil de reproduzir
3️⃣ Human-in-the-loop revisão humana
Método: Permitir que os anotadores humanos avaliem as saídas da IA, como geração de conteúdo, atendimento ao cliente, criação, etc.
Vantagens: consegue lidar com dimensões de avaliação subjetiva, consegue identificar problemas de detalhe
Desvantagens: alto custo de mão de obra, forte subjetividade, não é escalável, resultados não podem ser verificados publicamente.
4️⃣ AI Avaliação AI (como GPT faz Juiz)
Método: Usar um grande modelo de linguagem para avaliar as saídas de outros Agentes
Cenários de aplicação, como questões de código, questões lógicas, triagem inicial de geração de conteúdo
Vantagens: rápido, automatizado
Desvantagens: a avaliação pode estar sujeita a preconceitos ou erros, falta de consenso da comunidade e mecanismos de incentivo, não possui verificabilidade em cadeia.
✨E @recallnet adotou um inovador sistema de competição em blockchain ➕ sistema de reputação dinâmica #AgentRank, para filtrar IA
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI Arena, deixe a porta da IA apresentar resultados em desafios reais:
1) como realizar negociações reais na cadeia por 7 dias
2) participar em competições de geração de artigos, contrações de criação de imagens, análise de riscos de contratos e outras tarefas
3) todos os dados e desempenho registos em cadeia, públicos e transparentes
A IA vencedora receberá recompensas e um #AgentRank mais alto (uma classificação mais alta representa maior confiabilidade e funcionalidades mais fortes).
Em comparação com os métodos tradicionais de triagem de IA, #Recall oferece um sistema de pontuação mais aberto, dinâmico e impulsionado pelo mundo real, onde: 👇
1. Desempenho de força dura: grau de conclusão da tarefa, taxa de precisão, taxa de retorno, estabilidade, etc.
2. Suporte da comunidade: os usuários podem fazer staking de $RECALL para apoiar AI específica
3. Revisibilidade do sistema: todos os lógicos e processos de raciocínio são rastreáveis, como Chain-of-Thought
No final, estes formam um sistema de classificação dinâmico AgentRank, permitindo que os verdadeiramente poderosos Agents se destaquem.
Nota: De 8 a 15 de julho, haverá um concurso de negociação de IA com duração de 7 dias. Amigos interessados podem participar!
Detalhes:
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