Statik: Model AI adalah tetap, tidak berubah selama inferensi, dan memproses data berbasis input. Kami menemukan mereka mendaur ulang output yang sama tanpa kemampuan untuk belajar saat digunakan.
Berbasis Black Box: Model AI kurang transparansi ketika output diberikan. Bagaimana mereka sampai pada kesimpulan tersembunyi. Sebagian besar hasilnya bias, kadang tidak terkait, dan tidak memberikan ruang untuk perbaikan.
Ketinggalan Zaman: Mari kita hadapi, model tidak lagi efektif. Mereka gagal untuk melacak data baru, meninggalkan model di belakang. Seiring dengan evolusi data dunia nyata dari waktu ke waktu, kita menemukan model menghasilkan keluaran yang tidak akurat, yang mengarah pada penurunan kinerja.
Dengan Model Dinamis dan Meningkatkan Diri @Alloranetwork, Model AI Siap Untuk Menjadi Dinamis: Model AI berkembang berdasarkan sinyal kinerja dan konteks. Dengan reputers yang mengevaluasi akurasi, model beradaptasi dengan data baru dengan belajar dari output satu sama lain.
Transparan: Model di Allora telah diverifikasi, dan kinerjanya dievaluasi dan diinsentifkan secara terbuka di on-chain. Setiap prediksi diperiksa, divalidasi, dan dinilai. Dengan repositori data terbuka yang tersedia untuk pengguna, kita semua dapat melihat bagaimana hasil dihasilkan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Sebagian besar model.
Statik: Model AI adalah tetap, tidak berubah selama inferensi, dan memproses data berbasis input. Kami menemukan mereka mendaur ulang output yang sama tanpa kemampuan untuk belajar saat digunakan.
Berbasis Black Box: Model AI kurang transparansi ketika output diberikan. Bagaimana mereka sampai pada kesimpulan tersembunyi. Sebagian besar hasilnya bias, kadang tidak terkait, dan tidak memberikan ruang untuk perbaikan.
Ketinggalan Zaman: Mari kita hadapi, model tidak lagi efektif. Mereka gagal untuk melacak data baru, meninggalkan model di belakang. Seiring dengan evolusi data dunia nyata dari waktu ke waktu, kita menemukan model menghasilkan keluaran yang tidak akurat, yang mengarah pada penurunan kinerja.
Dengan Model Dinamis dan Meningkatkan Diri @Alloranetwork, Model AI Siap Untuk Menjadi
Dinamis: Model AI berkembang berdasarkan sinyal kinerja dan konteks. Dengan reputers yang mengevaluasi akurasi, model beradaptasi dengan data baru dengan belajar dari output satu sama lain.
Transparan: Model di Allora telah diverifikasi, dan kinerjanya dievaluasi dan diinsentifkan secara terbuka di on-chain. Setiap prediksi diperiksa, divalidasi, dan dinilai. Dengan repositori data terbuka yang tersedia untuk pengguna, kita semua dapat melihat bagaimana hasil dihasilkan.