ثابت: نماذج الذكاء الاصطناعي ثابتة، لا تتغير أثناء الاستدلال، وتعالج البيانات المستندة إلى المدخلات. نجد أنها تعيد استخدام نفس المخرجات دون القدرة على التعلم عند استخدامها.
موجه نحو الصندوق الأسود: تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية عندما تُعطى المخرجات. كيفية وصولها إلى الاستنتاجات مخفية. معظم النتائج متحيزة، وأحيانًا غير مرتبطة، ولا تترك مجالًا للتصحيح.
عفا عليها الزمن: لنكن صادقين، النماذج لم تعد فعالة. إنها تفشل في تتبع البيانات الجديدة، مما يترك النماذج خلفها. مع تطور البيانات في العالم الحقيقي مع مرور الوقت، نجد أن النماذج تنتج مخرجات غير دقيقة، مما يؤدي إلى تدهور الأداء.
مع نماذج @Alloranetwork الديناميكية والقابلة للتطوير الذاتي، من المقرر أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي ديناميكي: تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على إشارات الأداء والسياق. مع تقييم المراجعين للدقة، تتكيف النماذج مع البيانات الجديدة من خلال التعلم من مخرجات بعضها البعض.
شفاف: النماذج على ألوارا تم التحقق منها، وأدائها يتم تقييمه وتحفيزه بشكل علني على السلسلة. يتم فحص كل توقع، والتحقق منه، وتسجيله. مع وجود مستودعات بيانات مفتوحة متاحة للمستخدمين، يمكننا جميعًا رؤية كيفية توليد النتائج.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
معظم الموديلات.
ثابت: نماذج الذكاء الاصطناعي ثابتة، لا تتغير أثناء الاستدلال، وتعالج البيانات المستندة إلى المدخلات. نجد أنها تعيد استخدام نفس المخرجات دون القدرة على التعلم عند استخدامها.
موجه نحو الصندوق الأسود: تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية عندما تُعطى المخرجات. كيفية وصولها إلى الاستنتاجات مخفية. معظم النتائج متحيزة، وأحيانًا غير مرتبطة، ولا تترك مجالًا للتصحيح.
عفا عليها الزمن: لنكن صادقين، النماذج لم تعد فعالة. إنها تفشل في تتبع البيانات الجديدة، مما يترك النماذج خلفها. مع تطور البيانات في العالم الحقيقي مع مرور الوقت، نجد أن النماذج تنتج مخرجات غير دقيقة، مما يؤدي إلى تدهور الأداء.
مع نماذج @Alloranetwork الديناميكية والقابلة للتطوير الذاتي، من المقرر أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي
ديناميكي: تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على إشارات الأداء والسياق. مع تقييم المراجعين للدقة، تتكيف النماذج مع البيانات الجديدة من خلال التعلم من مخرجات بعضها البعض.
شفاف: النماذج على ألوارا تم التحقق منها، وأدائها يتم تقييمه وتحفيزه بشكل علني على السلسلة. يتم فحص كل توقع، والتحقق منه، وتسجيله. مع وجود مستودعات بيانات مفتوحة متاحة للمستخدمين، يمكننا جميعًا رؤية كيفية توليد النتائج.