briann

大多數型號。
靜態:AI模型是固定的,在推理過程中不會改變,並處理基於輸入的數據。我們發現它們在使用時重復相同的輸出,沒有學習的能力。
黑箱導向:AI模型在給出輸出時缺乏透明度。它們如何得出結論是隱藏的。大多數結果存在偏見,有時與主題無關,並且沒有糾正的餘地。
過時:面對現實,模型已經不再有效。它們無法跟蹤新數據,導致模型滯後。隨着真實世界數據隨時間演變,我們發現模型產生不準確的輸出,從而導致性能下降。
借助@Alloranetwork動態自我改進模型,AI模型將被設定爲
動態:人工智能模型根據性能信號和上下文不斷演變。通過評估準確性的重評者,模型通過相互學習輸出,適應新的數據。
透明:Allora上的模型經過驗證,其性能在鏈上公開評估和激勵。每個預測都經過檢查、驗證和評分。通過向用戶開放的數據存儲庫,我們可以看到結果是如何生成的。
查看原文靜態:AI模型是固定的,在推理過程中不會改變,並處理基於輸入的數據。我們發現它們在使用時重復相同的輸出,沒有學習的能力。
黑箱導向:AI模型在給出輸出時缺乏透明度。它們如何得出結論是隱藏的。大多數結果存在偏見,有時與主題無關,並且沒有糾正的餘地。
過時:面對現實,模型已經不再有效。它們無法跟蹤新數據,導致模型滯後。隨着真實世界數據隨時間演變,我們發現模型產生不準確的輸出,從而導致性能下降。
借助@Alloranetwork動態自我改進模型,AI模型將被設定爲
動態:人工智能模型根據性能信號和上下文不斷演變。通過評估準確性的重評者,模型通過相互學習輸出,適應新的數據。
透明:Allora上的模型經過驗證,其性能在鏈上公開評估和激勵。每個預測都經過檢查、驗證和評分。通過向用戶開放的數據存儲庫,我們可以看到結果是如何生成的。