Statique : les modèles d'IA sont fixes, ne changent pas pendant l'inférence et traitent des données basées sur l'entrée. Nous les voyons recycler la même sortie sans capacité d'apprentissage lorsqu'ils sont utilisés.
Orienté boîte noire : Les modèles d'IA manquent de transparence lorsque des résultats sont fournis. La manière dont ils arrivent à des conclusions est cachée. La plupart des résultats sont biaisés, parfois non pertinents, et ne laissent aucune place à la correction.
Obsolète : Soyons honnêtes, les modèles ne sont plus efficaces. Ils ne parviennent pas à suivre les nouvelles données, laissant les modèles derrière. À mesure que les données du monde réel évoluent avec le temps, nous constatons que les modèles produisent des résultats inexactes, entraînant une dégradation des performances.
Avec les modèles dynamiques et auto-améliorants d'@Alloranetwork, les modèles d'IA sont prêts à être Dynamique : Les modèles d'IA évoluent en fonction des signaux de performance et du contexte. Avec des évaluateurs mesurant la précision, les modèles s'adaptent aux nouvelles données en apprenant des résultats des autres.
Transparent : Les modèles sur Allora sont vérifiés, et leur performance est évaluée et incitée de manière ouverte sur la blockchain. Chaque prédiction est vérifiée, validée et notée. Avec des référentiels de données ouverts disponibles pour les utilisateurs, nous pouvons tous voir comment les résultats sont générés.
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La plupart des modèles.
Statique : les modèles d'IA sont fixes, ne changent pas pendant l'inférence et traitent des données basées sur l'entrée. Nous les voyons recycler la même sortie sans capacité d'apprentissage lorsqu'ils sont utilisés.
Orienté boîte noire : Les modèles d'IA manquent de transparence lorsque des résultats sont fournis. La manière dont ils arrivent à des conclusions est cachée. La plupart des résultats sont biaisés, parfois non pertinents, et ne laissent aucune place à la correction.
Obsolète : Soyons honnêtes, les modèles ne sont plus efficaces. Ils ne parviennent pas à suivre les nouvelles données, laissant les modèles derrière. À mesure que les données du monde réel évoluent avec le temps, nous constatons que les modèles produisent des résultats inexactes, entraînant une dégradation des performances.
Avec les modèles dynamiques et auto-améliorants d'@Alloranetwork, les modèles d'IA sont prêts à être
Dynamique : Les modèles d'IA évoluent en fonction des signaux de performance et du contexte. Avec des évaluateurs mesurant la précision, les modèles s'adaptent aux nouvelles données en apprenant des résultats des autres.
Transparent : Les modèles sur Allora sont vérifiés, et leur performance est évaluée et incitée de manière ouverte sur la blockchain. Chaque prédiction est vérifiée, validée et notée. Avec des référentiels de données ouverts disponibles pour les utilisateurs, nous pouvons tous voir comment les résultats sont générés.