Prediksi Performa Model AI @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon Dengan pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, cara mengevaluasi dan membandingkan kinerja model telah menjadi tantangan teknis yang penting. Prediksi kinerja model AI yang dibahas dalam artikel ini adalah konsep yang menjelaskan struktur penggunaan skor benchmark model AI yang disebut Everin yang dikembangkan pada jaringan Polygon sebagai target perdagangan di ruang pasar prediksi. Ini bukan metode evaluasi setelah hasil diperoleh seperti sebelumnya, tetapi struktur yang mengubah hasil evaluasi itu sendiri menjadi data yang dapat diverifikasi dan menghubungkannya dengan mekanisme pasar. Titik awal dari struktur ini adalah metode pencatatan evaluasi yang disediakan oleh Everin. Everin mencatat proses eksekusi dan hasil model AI sebagai nilai hash dan metadata, meninggalkan bentuk input dan pengaturan yang tidak dapat diubah dari output mana. Ini memastikan bahwa skor benchmark bukan hanya angka tetapi catatan teknis yang dapat direproduksi dalam kondisi yang sama. Metode perekaman ini berfungsi untuk mencegah kinerja model dimodifikasi atau ditafsirkan secara sewenang-wenang. Berdasarkan data kinerja yang direkam dengan cara ini, Space melakukan fungsi pasar prediksi. Di ruang tersebut, hasil ditetapkan sebagai apakah model AI tertentu telah melampaui standar tolok ukur yang ditetapkan atau mencapai kisaran skor, dan peserta mengekspresikan penilaian mereka melalui transaksi. Dalam proses ini, harga dibentuk sebagai hasil dari mencerminkan penilaian dan informasi para peserta, dan ketika hasil kinerja dikonfirmasi, penyelesaian dilakukan sesuai dengan aturan pasar. Hal ini dijelaskan dengan mengukur kinerja teknis melalui penilaian kolektif. Jaringan Polygon digunakan sebagai dasar untuk semua transaksi dan penyelesaian ini. Polygon adalah infrastruktur blockchain dengan biaya transaksi rendah dan throughput tinggi, sehingga cocok untuk lingkungan pasar prediktif yang membutuhkan transaksi kecil dan penyelesaian yang sering. Fakta bahwa berbagai pembayaran dan transfer stablecoin sudah aktif menunjukkan bahwa ada lingkungan di mana transaksi kinerja prediktif ini dapat diproses secara teknis. Secara keseluruhan, konsep prediksi kinerja model AI menjelaskan bagaimana catatan penilaian Everin yang dapat diverifikasi, struktur pasar prediktif Space, dan infrastruktur pembayaran Polygon memainkan peran masing-masing dan terhubung. Ini bukan argumen bahwa sistem tertentu benar-benar terintegrasi dan dioperasikan, melainkan penjelasan objektif dari struktur teknis yang berhubungan dengan evaluasi kinerja AI melalui verifikasi data dan mekanisme pasar. Penjelasan ini dirangkum sebagai contoh bagaimana metode evaluasi kecerdasan buatan dapat dikombinasikan dengan bidang teknis lainnya dan diperlakukan dalam bentuk baru. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL