Статические: ИИ модели фиксированы, не изменяются во время вывода и обрабатывают данные на основе ввода. Мы замечаем, что они перерабатывают один и тот же вывод без способности учиться при использовании.
Ориентированный на черный ящик: Модели ИИ не имеют прозрачности, когда предоставляются результаты. Как они приходят к выводам, скрыто. Большинство результатов предвзяты, иногда не имеют отношения к делу и не оставляют места для исправления.
Устаревшие: Давайте посмотрим правде в глаза, модели больше неэффективны. Они не могут отслеживать новые данные, оставляя модели позади. Поскольку реальные данные со временем эволюционируют, мы обнаруживаем, что модели выдают неточные результаты, что приводит к снижению производительности.
С динамическими, самоулучшающимися моделями @Alloranetwork модели ИИ готовы стать Динамика: ИИ-модели развиваются на основе сигналов производительности и контекста. С репутерами, оценивающими точность, модели адаптируются к новым данным, обучаясь на выводах друг друга.
Прозрачность: Модели на Allora проверены, и их производительность открыто оценивается и поощряется в цепочке. Каждое предсказание проверяется, валидируется и оценивается. С открытыми репозиториями данных, доступными пользователям, мы все можем видеть, как генерируются результаты.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Большинство моделей.
Статические: ИИ модели фиксированы, не изменяются во время вывода и обрабатывают данные на основе ввода. Мы замечаем, что они перерабатывают один и тот же вывод без способности учиться при использовании.
Ориентированный на черный ящик: Модели ИИ не имеют прозрачности, когда предоставляются результаты. Как они приходят к выводам, скрыто. Большинство результатов предвзяты, иногда не имеют отношения к делу и не оставляют места для исправления.
Устаревшие: Давайте посмотрим правде в глаза, модели больше неэффективны. Они не могут отслеживать новые данные, оставляя модели позади. Поскольку реальные данные со временем эволюционируют, мы обнаруживаем, что модели выдают неточные результаты, что приводит к снижению производительности.
С динамическими, самоулучшающимися моделями @Alloranetwork модели ИИ готовы стать
Динамика: ИИ-модели развиваются на основе сигналов производительности и контекста. С репутерами, оценивающими точность, модели адаптируются к новым данным, обучаясь на выводах друг друга.
Прозрачность: Модели на Allora проверены, и их производительность открыто оценивается и поощряется в цепочке. Каждое предсказание проверяется, валидируется и оценивается. С открытыми репозиториями данных, доступными пользователям, мы все можем видеть, как генерируются результаты.