Prognozowanie wyników modeli AI @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon W miarę jak technologia sztucznej inteligencji szybko się rozwija, ocena i porównanie wydajności modeli stały się ważnym wyzwaniem technologicznym. W tym artykule omawiane jest prognozowanie wyników modeli AI, które opisuje strukturę, w której wyniki benchmarkowe modelu AI o nazwie Everlyn, rozwijanego na sieci Polygon, są przedmiotem obrotu na rynku prognoz. Jest to podejście, które zamiast tradycyjnej oceny po uzyskaniu wyników, przekształca same wyniki oceny w weryfikowalne dane i łączy je z mechanizmem rynkowym. Punktem wyjścia tej struktury jest sposób rejestrowania wyników dostarczany przez Everlyn. Everlyn rejestruje proces wykonania modelu AI oraz wyniki w postaci wartości haszującej i metadanych, pozostawiając niezmienną formę, która pokazuje, jakie dane wejściowe i ustawienia doprowadziły do jakich wyników. Dzięki temu wyniki benchmarkowe są traktowane nie jako proste liczby, ale jako techniczne zapisy, które można odtworzyć w tych samych warunkach. Taki sposób rejestrowania zapobiega dowolnemu modyfikowaniu lub interpretacji wyników modelu. Na podstawie tych zarejestrowanych danych o wynikach, Space pełni funkcję rynku prognoz. W Space uczestnicy ustalają, czy dany model AI przekroczył ustalone kryteria benchmarkowe lub osiągnął określony przedział punktowy, a następnie wyrażają swoje osądy poprzez transakcje. W tym procesie ceny kształtują się na podstawie osądów i informacji uczestników, a po potwierdzeniu wyników, rozliczenia odbywają się zgodnie z zasadami rynku. Jest to opisane jako sposób kwantyfikacji wyników technicznych poprzez zbiorowe osądy. Cała ta działalność handlowa i rozliczeniowa opiera się na sieci Polygon. Polygon to infrastruktura blockchain o niskich kosztach transakcji i wysokiej przepustowości, która ma odpowiednią strukturę dla środowiska rynku prognoz, gdzie wymagane są małe transakcje i częste rozliczenia. Już teraz aktywnie odbywają się różne płatności i transfery stablecoinów, co pokazuje, że istnieje środowisko, w którym te transakcje prognozowania wyników mogą być technicznie przetwarzane. Ogólnie rzecz biorąc, koncepcja prognozowania wyników modeli AI opisuje strukturę, w której weryfikowalne zapisy ocen Everlyn, struktura rynku prognoz Space oraz infrastruktura płatnicza Polygon pełnią swoje role i są ze sobą połączone. Nie jest to twierdzenie, że konkretny system jest rzeczywiście zintegrowany i działa, ale obiektywne wyjaśnienie technicznej struktury, która zajmuje się oceną wydajności AI poprzez weryfikację danych i mechanizmy rynkowe. To wyjaśnienie jest podsumowane jako przykład, jak metody oceny sztucznej inteligencji mogą być łączone z innymi obszarami technologicznymi, aby być traktowane w nowy sposób. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL