最もモデル。
静的: AIモデルは固定されており、推論中に変更されず、入力ベースのデータを処理します。使用されるときに学習する能力がなく、同じ出力を再利用していることがわかります。
ブラックボックス指向:AIモデルは出力が与えられたときに透明性が欠けています。彼らが結論に達するまでの過程は隠されています。ほとんどの結果は偏っており、時には無関係で、修正の余地がありません。
古くなった: 事実を認めましょう、モデルはもはや効果的ではありません。新しいデータを追跡することができず、モデルが取り残されています。現実のデータは時間とともに進化するため、モデルは不正確な出力を生成し、パフォーマンスが低下することがわかります。
@Alloranetworkのダイナミックで自己改善するモデルを用いて、AIモデルは次のようになります
動的:AIモデルはパフォーマンス信号とコンテキストに基づいて進化します。レピューターが精度を評価することで、モデルは互いの出力から学ぶことによって新しいデータに適応します。
透明性: Alloraのモデルは検証されており、そのパフォーマンスはオンチェーンで公開評価およびインセンティブが与えられています。すべての予測はチェックされ、検証され、スコアが付けられます。ユーザーが利用できるオープンデータリポジトリがあることで、私たちはすべて結果がどのように生成されるかを見るこ
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