AI model prestatievoorspelling @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon Met de snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentietechnologie is het een belangrijke technische uitdaging geworden om de prestaties van modellen te evalueren en te vergelijken. De AI model prestatievoorspelling die in dit artikel wordt behandeld, is een concept dat de structuur beschrijft waarbij de benchmarkscore van een AI-model genaamd Everlyn, dat op het Polygon-netwerk wordt ontwikkeld, als handelsobject op de voorspellingsmarkt Space wordt gebruikt. Dit betreft een structuur die niet zoals voorheen de resultaten na afloop evalueert, maar de evaluatieresultaten zelf omzet in verifieerbare gegevens en deze verbindt met de marktmechanismen. Het uitgangspunt van deze structuur is de evaluatiegeschiedenis die Everlyn biedt. Everlyn registreert het uitvoeringsproces en de resultaten van het AI-model in de vorm van hashwaarden en metadata, zodat het op een onveranderlijke manier vastlegt welke output is voortgekomen uit welke invoer en instellingen. Hierdoor wordt de benchmarkscore niet slechts als een getal behandeld, maar als een reproduceerbare technische registratie onder dezelfde voorwaarden. Deze registratiemethode voorkomt dat de prestaties van het model willekeurig worden aangepast of geïnterpreteerd. Op basis van deze geregistreerde prestatiegegevens fungeert Space als de voorspellingsmarkt. In Space wordt vastgesteld of een specifiek AI-model de vastgestelde benchmarkcriteria heeft overschreden of een bepaalde score heeft bereikt, en deelnemers kunnen hun oordeel uitdrukken door middel van transacties. In dit proces wordt de prijs gevormd op basis van de oordelen en informatie van de deelnemers, en wanneer de prestatieresultaten zijn bevestigd, vindt de afrekening plaats volgens de markregels. Dit wordt beschreven als een manier om technische prestaties te kwantificeren door middel van collectieve oordelen. De Polygon-netwerk vormt de basis waarop al deze transacties en afrekeningen plaatsvinden. Polygon is een blockchain-infrastructuur met lage transactiekosten en hoge doorvoer, wat het een geschikte structuur maakt voor de voorspellingsmarktomgeving waar kleine transacties en frequente afrekeningen nodig zijn. Het feit dat er al veel betalingen en stablecoin-overdrachten plaatsvinden, toont aan dat er een omgeving bestaat waarin deze prestatievoorspellingstransacties technisch kunnen worden verwerkt. Over het geheel genomen beschrijft het concept van AI model prestatievoorspelling de structuur waarin Everlyn's verifieerbare evaluatiegeschiedenis, de voorspellingsmarktstructuur van Space en de betalingsinfrastructuur van Polygon elk hun rol vervullen en met elkaar verbonden zijn. Dit is geen bewering dat een specifiek systeem daadwerkelijk geïntegreerd en operationeel is, maar een objectieve beschrijving van een technische structuur die de evaluatie van AI-prestaties behandelt via gegevensverificatie en marktmechanismen. Deze uitleg wordt samengevat als een voorbeeld van hoe de evaluatiemethoden van kunstmatige intelligentie kunnen worden gecombineerd met andere technische gebieden om op nieuwe manieren te worden behandeld. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL