Статичні: Штучні інтелектуальні моделі є фіксованими, не змінюються під час інференції та обробляють дані на основі введення. Ми спостерігаємо, як вони переробляють один і той же вихід без здатності навчатися під час використання.
Чорна скринька: Моделі ШІ не мають прозорості, коли надаються результати. Як вони доходять до висновків – це приховано. Більшість результатів є упередженими, іноді не пов'язаними, і не залишають місця для корекції.
Застаріле: Давайте визнаємо, моделі більше не є ефективними. Вони не здатні відстежувати нові дані, залишаючи моделі позаду. Оскільки дані з реального світу еволюціонують з часом, ми виявляємо, що моделі генерують неточні результати, що призводить до погіршення продуктивності.
З динамічними, самоудосконалюючими моделями @Alloranetwork моделі штучного інтелекту готові стати Динамічний: Моделі ШІ розвиваються на основі сигналів продуктивності та контексту. Завдяки репутерам, які оцінюють точність, моделі адаптуються до нових даних, навчаючись на виходах один одного.
Прозорість: Моделі на Allora перевірені, а їхня продуктивність відкрито оцінюється та винагороджується в блокчейні. Кожен прогноз перевіряється, валідовується та оцінюється. Завдяки відкритим репозиторіям даних, доступним для користувачів, ми всі можемо бачити, як генеруються результати.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Більшість моделей.
Статичні: Штучні інтелектуальні моделі є фіксованими, не змінюються під час інференції та обробляють дані на основі введення. Ми спостерігаємо, як вони переробляють один і той же вихід без здатності навчатися під час використання.
Чорна скринька: Моделі ШІ не мають прозорості, коли надаються результати. Як вони доходять до висновків – це приховано. Більшість результатів є упередженими, іноді не пов'язаними, і не залишають місця для корекції.
Застаріле: Давайте визнаємо, моделі більше не є ефективними. Вони не здатні відстежувати нові дані, залишаючи моделі позаду. Оскільки дані з реального світу еволюціонують з часом, ми виявляємо, що моделі генерують неточні результати, що призводить до погіршення продуктивності.
З динамічними, самоудосконалюючими моделями @Alloranetwork моделі штучного інтелекту готові стати
Динамічний: Моделі ШІ розвиваються на основі сигналів продуктивності та контексту. Завдяки репутерам, які оцінюють точність, моделі адаптуються до нових даних, навчаючись на виходах один одного.
Прозорість: Моделі на Allora перевірені, а їхня продуктивність відкрито оцінюється та винагороджується в блокчейні. Кожен прогноз перевіряється, валідовується та оцінюється. Завдяки відкритим репозиторіям даних, доступним для користувачів, ми всі можемо бачити, як генеруються результати.