AI-mallin suorituskyvyn ennuste @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon Tekoälyteknologian nopean kehityksen myötä mallien suorituskyvyn arviointi ja vertailu on muodostunut tärkeäksi tekniseksi haasteeksi. Tässä artikkelissa käsitelty tekoälymallin suorituskyvyn ennuste on käsite, joka kuvaa Everin-nimisen tekoälymallin vertailupisteiden käyttöä, joka on kehitetty Polygon-verkossa kaupankäyntikohteena ennustusmarkkinoilla. Tämä ei ole arviointimenetelmä tulosten saamisen jälkeen kuten aiemmin, vaan rakenne, joka muuttaa arvioinnin tulokset todennettavaksi dataksi ja yhdistää ne markkinamekanismeihin. Tämän rakenteen lähtökohta on Everinin tarjoama arviointitallennusmenetelmä. Everin tallentaa tekoälymallien suoritusprosessin ja tulokset hajautusarvoina ja metatietoina, jättäen muuttumattoman muodon siitä, mitkä syötteet ja asetukset tulevat mistä ulostuloista. Tämä varmistaa, että vertailupisteet eivät ole pelkkiä numeroita vaan teknisiä tietoja, jotka voidaan toistaa samoissa olosuhteissa. Tämä tallennusmenetelmä estää mallin suorituskyvyn mielivaltaisen muokkaamisen tai tulkinnan. Tällä tavalla tallennetun suorituskykydatan perusteella Space toimii ennustemarkkinana. Tilassa määritellään, onko tietty tekoälymalli ylittänyt määritellyn vertailustandardin tai saavuttanut pistealueen, ja osallistujat ilmaisevat arvionsa transaktioiden kautta. Tässä prosessissa hinta muodostetaan osallistujien harkinnan ja tiedon perusteella, ja kun suoritustulokset vahvistetaan, selvitys tehdään markkinasääntöjen mukaisesti. Tämä selitetään teknisen suorituskyvyn kvantifioinnilla kollektiivisen harkinnan avulla. Polygon-verkkoa käytetään pohjana kaikille näille tapahtumille ja selvityksille. Polygon on lohkoketjuinfrastruktuuri, jossa on alhaiset transaktiokustannukset ja korkea läpimeno, mikä tekee siitä sopivan ennakoiviin markkinaympäristöihin, joissa vaaditaan pieniä tapahtumia ja usein selvityksiä. Se, että erilaiset maksut ja stablecoin-siirrot ovat jo aktiivisia, osoittaa, että on olemassa ympäristö, jossa näitä ennakoivia suorituskykytapahtumia voidaan teknisesti käsitellä. Kaiken kaikkiaan tekoälymallin suorituskyvyn ennustamisen käsite selittää, miten Everinin todennettava arvostushistoria, Spacen ennakoiva markkinarakenne ja Polygonin maksuinfrastruktuuri näyttelevät omat roolinsa ja liittyvät toisiinsa. Tämä ei ole väite siitä, että tietty järjestelmä olisi todella integroitu ja käytössä, vaan objektiivinen selitys tekniselle rakenteelle, joka käsittelee tekoälyn suorituskyvyn arviointia datan varmennuksen ja markkinamekanismien kautta. Tämä selitys tiivistetään esimerkkinä siitä, miten tekoälyn arviointimenetelmiä voidaan yhdistää muihin teknisiin aloihin ja käsitellä uusissa muodoissa. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL