briann

大多数型号。
静态:AI模型是固定的,在推理过程中不会改变,并处理基于输入的数据。我们发现它们在使用时重复相同的输出,没有学习的能力。
黑箱导向:AI模型在给出输出时缺乏透明度。它们如何得出结论是隐藏的。大多数结果存在偏见,有时与主题无关,并且没有纠正的余地。
过时:面对现实,模型已经不再有效。它们无法跟踪新数据,导致模型滞后。随着真实世界数据随时间演变,我们发现模型产生不准确的输出,从而导致性能下降。
借助@Alloranetwork动态自我改进模型,AI模型将被设定为
动态:人工智能模型根据性能信号和上下文不断演变。通过评估准确性的重评者,模型通过相互学习输出,适应新的数据。
透明:Allora上的模型经过验证,其性能在链上公开评估和激励。每个预测都经过检查、验证和评分。通过向用户开放的数据存储库,我们可以看到结果是如何生成的。
查看原文静态:AI模型是固定的,在推理过程中不会改变,并处理基于输入的数据。我们发现它们在使用时重复相同的输出,没有学习的能力。
黑箱导向:AI模型在给出输出时缺乏透明度。它们如何得出结论是隐藏的。大多数结果存在偏见,有时与主题无关,并且没有纠正的余地。
过时:面对现实,模型已经不再有效。它们无法跟踪新数据,导致模型滞后。随着真实世界数据随时间演变,我们发现模型产生不准确的输出,从而导致性能下降。
借助@Alloranetwork动态自我改进模型,AI模型将被设定为
动态:人工智能模型根据性能信号和上下文不断演变。通过评估准确性的重评者,模型通过相互学习输出,适应新的数据。
透明:Allora上的模型经过验证,其性能在链上公开评估和激励。每个预测都经过检查、验证和评分。通过向用户开放的数据存储库,我们可以看到结果是如何生成的。