Predicción del rendimiento de modelos de IA @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, cómo evaluar y comparar el rendimiento de los modelos se ha convertido en un desafío técnico importante. La predicción del rendimiento del modelo de IA que se discute en este artículo es un concepto que describe la estructura de usar la puntuación de referencia de un modelo de IA llamado Everin, desarrollado en la red Polygon, como objetivo de trading en el mercado de predicción. Esto no es un método de evaluación tras obtener los resultados como antes, sino una estructura que convierte los resultados de la evaluación en datos verificables y los conecta con mecanismos de mercado. El punto de partida de esta estructura es el método de registro de evaluación proporcionado por Everin. Everin registra el proceso de ejecución y los resultados de los modelos de IA como valores hash y metadatos, dejando una forma inmutable de qué entradas y ajustes salen de cada salida. Esto garantiza que las puntuaciones de referencia no sean solo números, sino registros técnicos que puedan reproducirse bajo las mismas condiciones. Este método de grabación sirve para evitar que el rendimiento del modelo sea modificado o interpretado arbitrariamente. Basándose en los datos de rendimiento registrados de esta manera, Space cumple la función de mercado de predicción. En este espacio, un resultado se establece como si un modelo de IA específico ha superado un estándar de referencia establecido 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 reflejar el juicio e información de los participantes, y cuando se confirman los resultados de rendimiento, se realiza la liquidación conforme a las reglas del mercado. Esto se explica cuantificando el rendimiento técnico mediante el juicio colectivo. La red Polygon se utiliza como base para todas estas transacciones y liquidaciones. Polygon es una infraestructura blockchain con bajos costes de transacción y alto rendimiento, lo que la hace adecuada para entornos de mercado predictivos que requieren pequeñas transacciones y acuerdos frecuentes. El hecho de que ya estén activos varios pagos y transferencias de stablecoins demuestra que existe un entorno en el que estas transacciones predictivas de rendimiento pueden procesarse técnicamente. En conjunto, el concepto de predicción del rendimiento de los modelos de IA explica cómo el historial de valoraciones verificables de Everin, la estructura predictiva del mercado de Space y la infraestructura de pagos de Polygon desempeñan sus respectivos roles y están conectados. Esto no es un argumento de que un sistema específico está realmente integrado y operado, sino más bien una explicación objetiva de una estructura técnica que aborda la evaluación del rendimiento de la IA mediante la verificación de datos y mecanismos de mercado. Esta explicación se resume como un ejemplo de cómo los métodos de evaluación por inteligencia artificial pueden combinarse con otros campos técnicos y tratarse de nuevas formas. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL