Yapay Zeka Modeli Performans Tahmini @Everlyn_ai , @intodotspace , @0xPolygon Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, modellerin performansının nasıl değerlendirileceği ve karşılaştırılacağı önemli bir teknik zorluk haline gelmiştir. Bu makalede ele alınan yapay zeka modeli performans tahmini, Polygon ağında geliştirilen Everin adlı bir yapay zekâ modelinin kıyaslama puanının tahmin pazarında bir ticaret hedefi olarak kullanılmasının yapısını tanımlayan bir kavramdır. Bu, sonuçlar alındıktan sonra önceki gibi bir değerlendirme yöntemi değil, değerlendirme sonuçlarını doğrulanabilir verilere dönüştüren ve bunları piyasa mekanizmalarına bağlayan bir yapıdır. Bu yapının başlangıç noktası, Everin tarafından sağlanan değerlendirme kayıt yöntemidir. Everin, yapay zeka modellerinin yürütme sürecini ve sonuçlarını hash değerleri ve meta veriler olarak kaydediyor; böylece hangi girdilerin ve ayarların hangi çıktılardan çıktığına dair değişmez bir biçim bırakıyor. Bu, kıyaslama puanlarının sadece sayılar değil, aynı koşullar altında tekrar edilebilen teknik kayıtlar olmasını sağlar. Bu kayıt yöntemi, modelin performansının keyfi olarak değiştirilmesini veya yorumlanmasını önlemeye hizmet eder. Bu şekilde kaydedilen performans verilerine dayanarak, Uzay bir tahmin piyasası işlevini üstlenir. Bu alanda, belirli bir yapay zeka modelinin belirlenmiş bir kıyaslama standardını aşıp aşmadığı veya bir puan aralığına ulaşıp ulaşmadığı sonucuna sahip olur ve katılımcılar işlemlerle yargılarını ifade ederler. Bu süreçte, fiyat katılımcıların yargı ve bilgilerinin yansıtılması sonucu oluşur ve performans sonuçları onaylandığında, piyasa kurallarına göre uzlaşma yapılır. Bu, teknik performansı toplu yargıyla niceliklendirilerek açıklanır. Polygon ağı, tüm bu işlemler ve hesaplaşmalar için temel olarak kullanılır. Polygon, düşük işlem maliyeti ve yüksek veri verimliliği olan bir blokzincir altyapısıdır; bu da küçük işlemler ve sık ödemeler gerektiren öngörücü piyasa ortamları için uygundur. Çeşitli ödemeler ve stabilcoin transferlerinin zaten aktif olması, bu öngörücü performans işlemlerinin teknik olarak işlenebileceği bir ortam olduğunu gösteriyor. Genel olarak, yapay zeka modeli performans tahmini kavramı, Everin'in doğrulanabilir değerleme kaydı, Space'in öngörücü piyasa yapısı ve Polygon'un ödeme altyapısının kendi rollerini nasıl oynadığını ve birbirine bağlı olduğunu açıklar. Bu, belirli bir sistemin gerçekten entegre edilip işletildiği iddiası değil, veri doğrulama ve piyasa mekanizmaları aracılığıyla yapay zeka performans değerlendirmesini ele alan teknik bir yapının nesnel açıklamasıdır. Bu açıklama, yapay zeka değerlendirme yöntemlerinin diğer teknik alanlarla nasıl birleştirilebileceğine ve yeni biçimlerde ele alınabileceğine dair bir örnek olarak özetlenmiştir. $LYN $SPACE $POL $USDC $USDT $SOL