Estáticos: Os modelos de IA são fixos, não mudam durante a inferência e processam dados baseados em entradas. Descobrimos que reciclam a mesma saída sem a capacidade de aprender quando usados.
Orientado a Caixa Preta: Os modelos de IA carecem de transparência quando os resultados são apresentados. Como chegam a conclusões é oculto. A maioria dos resultados é tendenciosa, às vezes irrelevante, e não deixa espaço para correção.
Desatualizado: Vamos encarar a realidade, os modelos já não são eficazes. Eles falham em acompanhar novos dados, deixando os modelos para trás. À medida que os dados do mundo real evoluem ao longo do tempo, encontramos modelos a produzir saídas imprecisas, levando a um desempenho degradado.
Com os Modelos Dinâmicos e Auto-Aprimorados da @Alloranetwork, os Modelos de IA Estão Definidos para Ser Dinâmico: Os modelos de IA evoluem com base em sinais de desempenho e contexto. Com avaliadores de precisão, os modelos se adaptam a novos dados aprendendo com a saída uns dos outros.
Transparente: Os modelos na Allora são verificados, e o seu desempenho é avaliado e incentivado abertamente na cadeia. Cada previsão é verificada, validada e pontuada. Com repositórios de dados abertos disponíveis para os utilizadores, todos podemos ver como os resultados são gerados.
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A maioria dos modelos.
Estáticos: Os modelos de IA são fixos, não mudam durante a inferência e processam dados baseados em entradas. Descobrimos que reciclam a mesma saída sem a capacidade de aprender quando usados.
Orientado a Caixa Preta: Os modelos de IA carecem de transparência quando os resultados são apresentados. Como chegam a conclusões é oculto. A maioria dos resultados é tendenciosa, às vezes irrelevante, e não deixa espaço para correção.
Desatualizado: Vamos encarar a realidade, os modelos já não são eficazes. Eles falham em acompanhar novos dados, deixando os modelos para trás. À medida que os dados do mundo real evoluem ao longo do tempo, encontramos modelos a produzir saídas imprecisas, levando a um desempenho degradado.
Com os Modelos Dinâmicos e Auto-Aprimorados da @Alloranetwork, os Modelos de IA Estão Definidos para Ser
Dinâmico: Os modelos de IA evoluem com base em sinais de desempenho e contexto. Com avaliadores de precisão, os modelos se adaptam a novos dados aprendendo com a saída uns dos outros.
Transparente: Os modelos na Allora são verificados, e o seu desempenho é avaliado e incentivado abertamente na cadeia. Cada previsão é verificada, validada e pontuada. Com repositórios de dados abertos disponíveis para os utilizadores, todos podemos ver como os resultados são gerados.