我相信很多小伙伴都试过，用过某些AI但实践用处太局限甚至不太聪明的样子。

而在市场上那么多 #AI ，却缺乏了一个可信的AI 评估体系。

那今天来和大家分享，传统的 AI 评估方式 和 @recall 的链上竞赛 ➕ AgentRank 声誉机制有什么差别？

传统评估方式 👇
1️⃣ Benchmark 标准测试集
方式： 让 AI 在标准任务或数据集上跑成绩
适用场景： 语言理解、图片识别、代码生成等

优点：快速，统一，易复现，方便模型初期筛选

缺点：容易刷榜，不能模拟真实世界任务复杂性，无法测出应变能力、稳定性

2️⃣ A/B 测试
方式： 在用户真实使用中上线不同版本 Agent，观测它们的表现差异

优点：贴近实际用户体验，可度量对业务的直接影响

缺点：成本高，周期长，不透明，难复现

3️⃣ Human-in-the-loop 人类评审
方式： 让人类标注员对 AI 的输出打分，比如内容生成，客服，创作等

优点：能处理主观评价维度，能发现细节问题

缺点：人力成本高，主观性强，不可大规模复制，结果不可公开验证

4️⃣ AI 评估 AI（如 GPT 做 Judge）

方式： 用大型语言模型对其他 Agent 输出打分
适用场景，如代码题目，逻辑题，内容生成初筛

优点：快速，自动化

缺点：评审可能也有偏见或失误，缺乏社区共识与激励机制，不具备链上可验证性

✨而 @recallnet 者采用创新的 链上竞赛 ➕ 动态声誉系统 #AgentRank ，来筛选AI

#Recall 设计了结构化和可定制的 # AI 竞技场 ，让 AI 门在真实挑战中交出成绩：
1) 如在链上进行 7 天实盘交易
2)参与文章生成竞赛、图像创作对抗、合约风险分析等任务
3)所有数据和表现 链上记录、公开透明

获胜的AI回获得奖励和更高的 #AgentRank （排名越高代表可信度和功能越强）。

相比传统的 AI 筛选方式，#Recall 提供更开放，动态，真实世界驱动的评分体系，其中：👇
1.硬实力表现：任务完成度，准确率，收益率，稳定性等
2.社区支持度：用户可质押 $RECALL 支持特定 AI
3.系统可审查性：所有逻辑、推理过程可追溯，如 Chain-of-Thought

最终，这些形成一个动态的AgentRank 排名系统，让真正强大的 Agent 脱颖而出。

备注：在7月8日 – 7月15日有一个为期7天的 AI 交易比赛，感兴趣的朋友可以参加起来！

详情：

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