Predicția performanței modelelor AI @Everlyn_ai, @intodotspace, @0xPolygon Odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei inteligenței artificiale, modul de evaluare și comparare a performanței modelelor a devenit o provocare tehnică importantă. Predicția performanței modelului AI discutată în acest articol este un concept care descrie structura utilizării scorului de referință al unui model AI numit Everin, dezvoltat pe rețeaua Polygon, ca țintă de tranzacționare în spațiul pieței de predicție. Aceasta nu este o metodă de evaluare după obținerea rezultatelor ca înainte, ci o structură care transformă rezultatele evaluării în date verificabile și le conectează la mecanismele pieței. Punctul de plecare al acestei structuri este metoda de înregistrare a evaluării oferită de Everin. Everin înregistrează procesul de execuție și rezultatele modelelor AI sub formă de valori hash și metadate, lăsând o formă neschimbabilă a intrărilor și setărilor care au ieșit din fiecare ieșire. Acest lucru asigură că scorurile de referință nu sunt doar numere, ci și înregistrări tehnice care pot fi reproduse în aceleași condiții. Această metodă de înregistrare servește pentru a preveni modificarea sau interpretarea arbitrară a performanței modelului. Pe baza datelor de performanță înregistrate în acest mod, Space îndeplinește funcția unei piețe de predicție. În acest domeniu, un rezultat este stabilit ca fiind dacă un anumit model AI a depășit un standard de referință stabilit sau a atins un interval de scor, iar participanții își exprimă judecata prin tranzacții. În acest proces, prețul se formează ca urmare a reflectării judecății și informațiilor participanților, iar când rezultatele performanței sunt confirmate, decontarea se face conform regulilor pieței. Acest lucru se explică prin cuantificarea performanței tehnice prin judecata colectivă. Rețeaua Polygon este folosită ca bază pentru toate aceste tranzacții și decontări. Polygon este o infrastructură blockchain cu costuri scăzute de tranzacționare și un debit ridicat, ceea ce îl face potrivit pentru medii de piață predictive care necesită tranzacții mici și decontări frecvente. Faptul că diverse plăți și transferuri de stablecoin sunt deja active arată că există un mediu în care aceste tranzacții predictive de performanță pot fi procesate tehnic. Per ansamblu, conceptul de predicție a performanței modelelor AI explică modul în care istoricul verificabil de evaluare al Everin, structura predictivă a pieței Space și infrastructura de plăți a Polygon își joacă rolurile respective și sunt conectate. Acesta nu este un argument că un sistem specific este de fapt integrat și operat, ci mai degrabă o explicație obiectivă a unei structuri tehnice care se ocupă de evaluarea performanței AI prin verificarea datelor și mecanismele de piață. Această explicație este rezumată ca un exemplu al modului în care metodele de evaluare a inteligenței artificiale pot fi combinate cu alte domenii tehnice și tratate sub forme noi. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL