Predicción del rendimiento de modelos de IA @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon A medida que la tecnología de inteligencia artificial avanza rápidamente, evaluar y comparar el rendimiento de los modelos se ha convertido en un desafío técnico importante. La predicción del rendimiento de modelos de IA que se aborda en este artículo describe el concepto de utilizar las puntuaciones de referencia del modelo de IA llamado Everlyn, que se desarrolla sobre la red Polygon, como objeto de comercio en el mercado de predicción Space. Esto trata de una estructura que no evalúa los resultados después de que se han producido, sino que convierte los resultados de la evaluación en datos verificables y los conecta con el mecanismo del mercado. El punto de partida de esta estructura es el método de registro de evaluación que proporciona Everlyn. Everlyn registra el proceso de ejecución y los resultados del modelo de IA en forma de valores hash y metadatos, dejando constancia de qué salida se obtuvo con qué entrada y configuración de manera inmutable. A través de esto, la puntuación de referencia se trata no solo como un número, sino como un registro técnico reproducible bajo las mismas condiciones. Este método de registro ayuda a prevenir que el rendimiento del modelo sea modificado o interpretado arbitrariamente. Basándose en los datos de rendimiento registrados, Space cumple la función del mercado de predicción. En Space, se establece un resultado sobre si un modelo de IA específico ha superado un criterio de referencia determinado o ha alcanzado un rango de puntuación, y los participantes expresan su juicio a través de transacciones. En este proceso, el precio se forma como resultado de los juicios e información de los participantes, y una vez que se confirma el resultado del rendimiento, se realiza la liquidación de acuerdo con las reglas del mercado. Esto se describe como una forma de cuantificar el rendimiento técnico a través del juicio colectivo. La red Polygon se utiliza como base para todas estas transacciones y liquidaciones. Polygon es una infraestructura de blockchain con bajos costos de transacción y alta capacidad de procesamiento, lo que la hace adecuada para un entorno de mercado de predicción que requiere transacciones pequeñas y liquidaciones frecuentes. El hecho de que ya se estén realizando activamente diversos pagos y transferencias de stablecoins muestra que existe un entorno en el que estas transacciones de predicción de rendimiento pueden ser procesadas técnicamente. En general, el concepto de predicción del rendimiento de modelos de IA describe una estructura en la que los registros de evaluación verificables de Everlyn, la estructura del mercado de predicción de Space y la infraestructura de pago de Polygon desempeñan cada uno su papel y se conectan. Esto no es una afirmación de que un sistema específico esté realmente integrado y operando, sino una descripción objetiva de una estructura técnica que aborda la evaluación del rendimiento de la IA a través de la verificación de datos y el mecanismo del mercado. Esta explicación se resume como un caso que muestra cómo los métodos de evaluación de inteligencia artificial pueden combinarse con otros campos técnicos para ser tratados de nuevas maneras. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL