AI-modellens ytelsesprediksjon @Everlyn_ai, @intodotspace, @0xPolygon Med den raske utviklingen av kunstig intelligens-teknologi har det å evaluere og sammenligne modellenes ytelse blitt en viktig teknisk utfordring. AI-modellens ytelsesprediksjon som diskuteres i denne artikkelen, er et konsept som beskriver strukturen for å bruke benchmark-scoren til en AI-modell kalt Everin utviklet på Polygon-nettverket som et handelsmål i prediksjonsmarkedet. Dette er ikke en evalueringsmetode etter at resultatene er oppnådd som før, men en struktur som gjør evalueringsresultatene om til verifiserbare data og kobler dem til markedsmekanismer. Utgangspunktet for denne strukturen er evalueringsregistreringsmetoden som tilbys av Everin. Everin registrerer kjøreprosessen og resultatene til AI-modeller som hashverdier og metadata, og etterlater en uforanderlig form for hvilke input og innstillinger som kom fra hvilke outputs. Dette sikrer at referansepoeng ikke bare er tall, men tekniske dokumenter som kan gjenskapes under de samme forholdene. Denne opptaksmetoden har til formål å forhindre at modellens ytelse blir vilkårlig endret eller tolket. Basert på ytelsesdataene som registreres på denne måten, utfører Space funksjonen til et prediksjonsmarked. I dette feltet settes et resultat som om en spesifikk AI-modell har overgått en fast referansestandard eller nådd et scoreområde, og deltakerne uttrykker sin vurdering gjennom transaksjoner. I denne prosessen dannes prisen som et resultat av deltakernes vurdering og informasjon, og når resultatene er bekreftet, skjer oppgjøret i henhold til markedsreglene. Dette forklares ved å kvantifisere teknisk ytelse gjennom kollektiv vurdering. Polygon-nettverket brukes som grunnlag for alle disse transaksjonene og oppgjørene. Polygon er en blokkjede-infrastruktur med lave transaksjonskostnader og høy gjennomstrømning, noe som gjør den egnet for prediktive markedsmiljøer som krever små transaksjoner og hyppige oppgjør. Det faktum at ulike betalinger og stablecoin-overføringer allerede er aktive, viser at det finnes et miljø hvor disse prediktive ytelsestransaksjonene teknisk kan behandles. Alt i alt forklarer konseptet AI-modellens ytelsesprediksjon hvordan Everins verifiserbare verdivurdering, Spaces prediktive markedsstruktur og Polygons betalingsinfrastruktur spiller sine respektive roller og henger sammen. Dette er ikke et argument for at et spesifikt system faktisk er integrert og operert, men snarere en objektiv forklaring på en teknisk struktur som håndterer AI-ytelsesevaluering gjennom dataverifisering og markedsmekanismer. Denne forklaringen oppsummeres som et eksempel på hvordan evalueringsmetoder for kunstig intelligens kan kombineres med andre tekniske felt og behandles i nye former. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL