AIモデル性能予測 @Everlyn_ai、@intodotspace、@0xPolygon 人工知能技術の急速な発展により、モデルのパフォーマンスをどのように評価・比較するかは重要な技術的課題となっています。本記事で論じるAIモデルのパフォーマンス予測は、Polygonネットワーク上で開発されたEverinというAIモデルのベンチマークスコアを予測市場における取引ターゲットとして利用する構造を説明する概念です。これは、結果が得られた後に行う評価方法ではなく、評価結果自体を検証可能なデータに変換し、市場メカニズムと結びつける構造です。 この構造の出発点は、Everinが提供する評価記録方法です。EverinはAIモデルの実行プロセスと結果をハッシュ値とメタデータとして記録し、どの入力や設定がどの出力から出るかを変更できない形にします。これにより、ベンチマークスコアは単なる数値ではなく、同じ条件下で再現可能な技術的記録となります。この記録方法は、モデルのパフォーマンスが恣意的に変更されたり解釈されたりするのを防ぐ役割を果たします。 このように記録されたパフォーマンスデータに基づき、Spaceは予測市場の役割を果たします。この空間では、特定のAIモデルが一定のベンチマーク基準を超えたか、あるいはスコア範囲に達したかの結果が設定され、参加者は取引を通じて判断を表現します。この過程では、参加者の判断と情報を反映して価格が決定され、パフォーマンスが確認されると市場ルールに従って決済が行われます。これは、集団的判断による技術的性能の定量化によって説明されます。 Polygonネットワークはこれらすべての取引や決済の基盤として使われています。Polygonは低コストかつ高いスループットを持つブロックチェーンインフラであり、小規模取引や頻繁な決済を必要とする予測市場環境に適しています。すでに様々な支払いやステーブルコインの移送が行われていることは、これらの予測パフォーマンス取引が技術的に処理可能な環境が存在することを示しています。 全体として、AIモデルのパフォーマンス予測の概念は、Everinの検証可能な評価実績、Spaceの予測市場構造、Polygonの決済インフラがそれぞれの役割を果たし、どのように関連しているかを説明しています。これは特定のシステムが実際に統合・運用されているという議論ではなく、データ検証や市場メカニズムを通じてAIのパフォーマンス評価を扱う技術的構造の客観的な説明です。この説明は、人工知能評価手法が他の技術分野とどのように組み合わせられ、新たな形で扱われるかの一例としてまとめられています。 $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL