Tôi tin rằng nhiều bạn nhỏ đã thử nghiệm, sử dụng một số AI nhưng thực tế ứng dụng quá hạn chế thậm chí không thông minh lắm.
Và trong thị trường có nhiều #AI như vậy, lại thiếu một hệ thống đánh giá AI đáng tin cậy.
Vậy hôm nay tôi muốn chia sẻ với mọi người về sự khác biệt giữa phương pháp đánh giá AI truyền thống và cuộc thi trên chuỗi của @recall ➕ cơ chế danh tiếng AgentRank là gì?
Phương pháp đánh giá truyền thống 👇 1️⃣ Benchmark bộ kiểm tra tiêu chuẩn Cách thức: Để AI chạy điểm trên các nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu tiêu chuẩn Ứng dụng: Hiểu ngôn ngữ, Nhận diện hình ảnh, Tạo mã, v.v.
Ưu điểm: Nhanh chóng, đồng nhất, dễ tái hiện, thuận tiện cho việc sàng lọc mô hình ban đầu.
Nhược điểm: Dễ bị thao túng bảng xếp hạng, không thể mô phỏng độ phức tạp của nhiệm vụ trong thế giới thực, không thể đo được khả năng ứng biến và tính ổn định.
2️⃣ A/B thử nghiệm Cách thức: Triển khai các phiên bản Agent khác nhau trong quá trình sử dụng thực tế của người dùng, quan sát sự khác biệt về hiệu suất của chúng.
Ưu điểm: Gần gũi với trải nghiệm người dùng thực tế, có thể đo lường ảnh hưởng trực tiếp đến doanh nghiệp.
Nhược điểm: Chi phí cao, chu kỳ dài, không minh bạch, khó tái hiện.
3️⃣ Human-in-the-loop đánh giá của con người Cách thức: Để nhân viên đánh giá của con người chấm điểm cho sản phẩm đầu ra của AI, chẳng hạn như tạo nội dung, dịch vụ khách hàng, sáng tạo, v.v.
Ưu điểm: có thể xử lý các chiều đánh giá chủ quan, có thể phát hiện các vấn đề chi tiết
Nhược điểm: Chi phí lao động cao, tính chủ quan mạnh, không thể sao chép quy mô lớn, kết quả không thể công khai xác minh.
4️⃣ AI đánh giá AI (như GPT làm trọng tài)
Cách thức: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để đánh giá đầu ra của các Agent khác Các trường hợp áp dụng, như đề bài mã, bài toán logic, sàng lọc nội dung ban đầu
Ưu điểm: Nhanh chóng, tự động hóa
Nhược điểm: Đánh giá có thể bị thiên lệch hoặc sai sót, thiếu sự đồng thuận của cộng đồng và cơ chế khuyến khích, không có khả năng xác minh trên chuỗi.
✨Và @recallnet áp dụng cuộc thi trên chuỗi đổi mới ➕ hệ thống uy tín động #AgentRank, để sàng lọc AI
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI Arena, để AI thể hiện kết quả trong những thử thách thực tế: 1) như thực hiện giao dịch trên chuỗi trong 7 ngày 2) tham gia các nhiệm vụ như cuộc thi tạo bài viết, đấu tranh sáng tạo hình ảnh, phân tích rủi ro hợp đồng. 3) Tất cả dữ liệu và hiệu suất Hồ sơ trên chuỗi, công khai và minh bạch
AI chiến thắng sẽ nhận được phần thưởng và #AgentRank cao hơn (xếp hạng càng cao có nghĩa là độ tin cậy và chức năng càng mạnh).
So với phương pháp sàng lọc AI truyền thống, #Recall cung cấp một hệ thống đánh giá mở, động, dựa trên thế giới thực, trong đó: 👇 1. Thể hiện sức mạnh cứng: Độ hoàn thành nhiệm vụ, độ chính xác, tỷ suất lợi nhuận, tính ổn định, v.v. 2. Độ hỗ trợ của cộng đồng: Người dùng có thể staking $RECALL để hỗ trợ AI cụ thể. 3. Khả năng kiểm tra của hệ thống: Tất cả các logic, quá trình suy diễn đều có thể được truy nguyên, như Chain-of-Thought
Cuối cùng, những điều này hình thành một hệ thống xếp hạng AgentRank động, giúp những Agent thực sự mạnh mẽ nổi bật.
Ghi chú: Từ ngày 8 tháng 7 đến ngày 15 tháng 7 có một cuộc thi giao dịch AI kéo dài 7 ngày, các bạn quan tâm có thể tham gia!
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Tôi tin rằng nhiều bạn nhỏ đã thử nghiệm, sử dụng một số AI nhưng thực tế ứng dụng quá hạn chế thậm chí không thông minh lắm.
Và trong thị trường có nhiều #AI như vậy, lại thiếu một hệ thống đánh giá AI đáng tin cậy.
Vậy hôm nay tôi muốn chia sẻ với mọi người về sự khác biệt giữa phương pháp đánh giá AI truyền thống và cuộc thi trên chuỗi của @recall ➕ cơ chế danh tiếng AgentRank là gì?
Phương pháp đánh giá truyền thống 👇
1️⃣ Benchmark bộ kiểm tra tiêu chuẩn
Cách thức: Để AI chạy điểm trên các nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu tiêu chuẩn
Ứng dụng: Hiểu ngôn ngữ, Nhận diện hình ảnh, Tạo mã, v.v.
Ưu điểm: Nhanh chóng, đồng nhất, dễ tái hiện, thuận tiện cho việc sàng lọc mô hình ban đầu.
Nhược điểm: Dễ bị thao túng bảng xếp hạng, không thể mô phỏng độ phức tạp của nhiệm vụ trong thế giới thực, không thể đo được khả năng ứng biến và tính ổn định.
2️⃣ A/B thử nghiệm
Cách thức: Triển khai các phiên bản Agent khác nhau trong quá trình sử dụng thực tế của người dùng, quan sát sự khác biệt về hiệu suất của chúng.
Ưu điểm: Gần gũi với trải nghiệm người dùng thực tế, có thể đo lường ảnh hưởng trực tiếp đến doanh nghiệp.
Nhược điểm: Chi phí cao, chu kỳ dài, không minh bạch, khó tái hiện.
3️⃣ Human-in-the-loop đánh giá của con người
Cách thức: Để nhân viên đánh giá của con người chấm điểm cho sản phẩm đầu ra của AI, chẳng hạn như tạo nội dung, dịch vụ khách hàng, sáng tạo, v.v.
Ưu điểm: có thể xử lý các chiều đánh giá chủ quan, có thể phát hiện các vấn đề chi tiết
Nhược điểm: Chi phí lao động cao, tính chủ quan mạnh, không thể sao chép quy mô lớn, kết quả không thể công khai xác minh.
4️⃣ AI đánh giá AI (như GPT làm trọng tài)
Cách thức: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để đánh giá đầu ra của các Agent khác
Các trường hợp áp dụng, như đề bài mã, bài toán logic, sàng lọc nội dung ban đầu
Ưu điểm: Nhanh chóng, tự động hóa
Nhược điểm: Đánh giá có thể bị thiên lệch hoặc sai sót, thiếu sự đồng thuận của cộng đồng và cơ chế khuyến khích, không có khả năng xác minh trên chuỗi.
✨Và @recallnet áp dụng cuộc thi trên chuỗi đổi mới ➕ hệ thống uy tín động #AgentRank, để sàng lọc AI
#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI Arena, để AI thể hiện kết quả trong những thử thách thực tế:
1) như thực hiện giao dịch trên chuỗi trong 7 ngày
2) tham gia các nhiệm vụ như cuộc thi tạo bài viết, đấu tranh sáng tạo hình ảnh, phân tích rủi ro hợp đồng.
3) Tất cả dữ liệu và hiệu suất Hồ sơ trên chuỗi, công khai và minh bạch
AI chiến thắng sẽ nhận được phần thưởng và #AgentRank cao hơn (xếp hạng càng cao có nghĩa là độ tin cậy và chức năng càng mạnh).
So với phương pháp sàng lọc AI truyền thống, #Recall cung cấp một hệ thống đánh giá mở, động, dựa trên thế giới thực, trong đó: 👇
1. Thể hiện sức mạnh cứng: Độ hoàn thành nhiệm vụ, độ chính xác, tỷ suất lợi nhuận, tính ổn định, v.v.
2. Độ hỗ trợ của cộng đồng: Người dùng có thể staking $RECALL để hỗ trợ AI cụ thể.
3. Khả năng kiểm tra của hệ thống: Tất cả các logic, quá trình suy diễn đều có thể được truy nguyên, như Chain-of-Thought
Cuối cùng, những điều này hình thành một hệ thống xếp hạng AgentRank động, giúp những Agent thực sự mạnh mẽ nổi bật.
Ghi chú: Từ ngày 8 tháng 7 đến ngày 15 tháng 7 có một cuộc thi giao dịch AI kéo dài 7 ngày, các bạn quan tâm có thể tham gia!
Chi tiết:
#SNAPS # Nhớ #Ai # Cookie @cookiedotfun @cookiedotfuncn