AI-modellprestandaprognos @Everlyn_ai, @intodotspace, @0xPolygon Med den snabba utvecklingen av artificiell intelligens har det blivit en viktig teknisk utmaning att utvärdera och jämföra modellernas prestanda. AI-modellens prestationsprognos som diskuteras i denna artikel är ett koncept som beskriver strukturen för att använda benchmark-poängen för en AI-modell kallad Everin, utvecklad på Polygon-nätverket, som handelsmål inom prediktionsmarknaden. Detta är inte en metod för utvärdering efter att resultaten erhållits som tidigare, utan en struktur som omvandlar själva utvärderingsresultaten till verifierbar data och kopplar dem till marknadsmekanismer. Utgångspunkten för denna struktur är utvärderingsmetoden som tillhandahålls av Everin. Everin registrerar exekveringsprocessen och resultaten av AI-modeller som hashvärden och metadata, vilket lämnar en oföränderlig form för vilka indata och inställningar som kom från vilka utdata. Detta säkerställer att benchmarkpoäng inte bara är siffror utan tekniska dokument som kan återges under samma förhållanden. Denna inspelningsmetod syftar till att förhindra att modellens prestanda godtyckligt modifieras eller tolkas. Baserat på de prestationsdata som registreras på detta sätt utför Space funktionen som en prognosmarknad. I området fastställs ett resultat som om en specifik AI-modell har överskridit en fastställd benchmarkstandard eller nått ett poängintervall, och deltagarna uttrycker sitt omdöme genom transaktioner. I denna process bildas priset genom att återspegla deltagarnas bedömning och information, och när resultatresultaten bekräftas sker avvecklingen enligt marknadsreglerna. Detta förklaras genom att kvantifiera teknisk prestation genom kollektiv bedömning. Polygon-nätverket används som grund för alla dessa transaktioner och avvecklingar. Polygon är en blockkedjeinfrastruktur med låga transaktionskostnader och hög genomströmning, vilket gör den lämplig för prediktiva marknadsmiljöer som kräver små transaktioner och frekventa avvecklingar. Det faktum att olika betalningar och stablecoin-överföringar redan är aktiva visar att det finns en miljö där dessa prediktiva prestationstransaktioner kan hanteras tekniskt. Sammanfattningsvis förklarar konceptet AI-modells prestationsprognos hur Everins verifierbara värderingsregister, Spaces prediktiva marknadsstruktur och Polygons betalningsinfrastruktur spelar sina respektive roller och hänger ihop. Detta är inte ett argument för att ett specifikt system faktiskt är integrerat och drivs, utan snarare en objektiv förklaring av en teknisk struktur som hanterar AI:s prestandautvärdering genom dataverifiering och marknadsmekanismer. Denna förklaring sammanfattas som ett exempel på hur utvärderingsmetoder för artificiell intelligens kan kombineras med andra tekniska områden och behandlas i nya former. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL