Previsão de desempenho de modelos de IA @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon Com o rápido avanço da tecnologia de inteligência artificial, avaliar e comparar o desempenho dos modelos tornou-se um desafio técnico importante. A previsão de desempenho de modelos de IA abordada neste texto descreve o conceito de usar as pontuações de benchmark do modelo de IA chamado Everlyn, desenvolvido na rede Polygon, como um ativo de negociação no mercado de previsões. Isso trata de uma estrutura que transforma a avaliação em dados verificáveis, conectando os resultados da avaliação ao mecanismo de mercado, em vez de avaliar após a obtenção dos resultados, como era feito anteriormente. O ponto de partida dessa estrutura é o método de registro de avaliações fornecido pela Everlyn. A Everlyn registra o processo de execução e os resultados do modelo de IA em forma de hash e metadados, deixando um registro imutável de quais saídas foram geradas a partir de quais entradas e configurações. Assim, a pontuação de benchmark é tratada não apenas como um número, mas como um registro técnico reproduzível sob as mesmas condições. Esse método de registro ajuda a evitar que o desempenho do modelo seja alterado ou interpretado arbitrariamente. Com base nos dados de desempenho registrados, o Space desempenha a função de mercado de previsões. No Space, é estabelecido um resultado sobre se um modelo de IA específico superou os critérios de benchmark definidos ou alcançou um intervalo de pontuação, e os participantes expressam seu julgamento por meio de negociações. Nesse processo, o preço é formado como resultado do julgamento e das informações dos participantes, e quando o resultado de desempenho é confirmado, a liquidação é realizada de acordo com as regras do mercado. Isso é descrito como uma forma de quantificar o desempenho técnico por meio de julgamento coletivo. Toda essa negociação e liquidação ocorre com a base da rede Polygon. A Polygon possui uma infraestrutura de blockchain com baixos custos de transação e alta capacidade de processamento, adequada para um ambiente de mercado de previsões que requer transações de baixo valor e liquidações frequentes. O fato de que já existem diversas transações de pagamento e transferências de stablecoins ocorrendo ativamente demonstra que existe um ambiente onde essas transações de previsão de desempenho podem ser processadas tecnicamente. De forma geral, o conceito de previsão de desempenho de modelos de IA descreve uma estrutura em que os registros de avaliação verificáveis da Everlyn, a estrutura do mercado de previsões do Space e a infraestrutura de pagamento da Polygon desempenham seus papéis e se conectam. Isso não é uma afirmação de que um sistema específico está realmente integrado e operando, mas uma descrição objetiva de uma estrutura técnica que aborda a avaliação de desempenho de IA por meio de validação de dados e mecanismos de mercado. Essa explicação é resumida como um exemplo de como os métodos de avaliação de inteligência artificial podem ser combinados com outras áreas tecnológicas para serem tratados de uma nova forma. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL