Прогнозирование производительности AI моделей @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта важной технической задачей стало то, как оценивать и сравнивать производительность моделей. В этой статье рассматривается концепция прогнозирования производительности AI моделей, которая объясняет структуру, в которой бенчмарк-оценки AI модели под названием Эверлин, разрабатываемой на сети Polygon, становятся объектом торговли на рынке прогнозов Space. Это не метод оценки после получения результатов, а структура, которая делает результаты оценки проверяемыми данными и связывает их с рыночным механизмом. Отправной точкой этой структуры является способ записи оценок, предоставляемый Эверлин. Эверлин фиксирует процесс выполнения и результаты AI модели в виде хеш-значений и метаданных, оставляя неизменяемую запись о том, какой вывод был получен при каких входных данных и настройках. Таким образом, бенчмарк-оценка рассматривается не просто как числовое значение, а как техническая запись, которую можно воспроизвести при одинаковых условиях. Этот способ записи предотвращает произвольное изменение или интерпретацию производительности модели. На основе этих записанных данных о производительности Space выполняет функции рынка прогнозов. В Space устанавливается результат, который определяет, превысила ли конкретная AI модель заданные бенчмарк-стандарты или достигла ли она определенного диапазона оценок, и участники выражают свои суждения через торговлю. В этом процессе цена формируется как результат, отражающий суждения и информацию участников, и когда результаты производительности подтверждаются, производится расчет в соответствии с рыночными правилами. Это объясняется как способ количественной оценки технической производительности через коллективное суждение. В качестве основы для всех этих сделок и расчетов используется сеть Polygon. Polygon — это блокчейн-инфраструктура с низкими транзакционными издержками и высокой пропускной способностью, что делает ее подходящей для среды прогнозов, требующей мелких сделок и частых расчетов. Тот факт, что уже активно проводятся различные платежи и переводы стейблкоинов, показывает, что существует среда, в которой такие сделки по прогнозированию производительности могут быть обработаны технически. В целом концепция прогнозирования производительности AI моделей объясняет структуру, в которой проверяемые записи оценок Эверлин, структура рынка прогнозов Space и платежная инфраструктура Polygon выполняют свои роли и соединяются. Это не утверждение о том, что конкретная система действительно интегрирована и функционирует, а объективное объяснение одной технической структуры, которая рассматривает оценку производительности AI через проверку данных и рыночный механизм. Это объяснение служит примером того, как методы оценки искусственного интеллекта могут быть объединены с другими технологическими областями и рассматриваться в новой форме. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL