Dans un petit groupe de discussion sur l'IA, quelques personnes débattent des avantages et des inconvénients du nouveau modèle, certains disent qu'il est en avance en traitement d'image, d'autres pensent que la génération de texte est plus forte, finalement ils soumettent leurs prédictions par une plateforme, les divergences du groupe deviennent le point de départ de l'intelligence collective.
La fonctionnalité de prédiction de @recallnet a changé la manière d'évaluer l'IA, ne s'appuyant plus sur les tests de quelques laboratoires, mais permettant à la communauté des utilisateurs de participer directement à l'évaluation des performances des modèles de prédiction, comme voter sur les performances de GPT-5 dans différentes compétences, ce qui garantit la diversité et l'authenticité de l'évaluation.
Le cœur de cette méthode réside dans l'enregistrement de chaque prédiction sur la blockchain, empêchant ainsi toute manipulation. Les utilisateurs peuvent soumettre de nouvelles tâches et construire ensemble des références, évitant ainsi que de grandes entreprises n'optimisent des indicateurs spécifiques pour tromper les résultats.
Le point unique est qu'il déplace les avancées de l'IA du contrôle des élites vers la collaboration de masse, encourageant un plus grand nombre de personnes à contribuer des idées et à orienter la technologie vers des besoins réels, plutôt que de rester au niveau de la promotion.
Dans l'ensemble, ce modèle communautaire injecte une nouvelle vitalité au développement de l'IA et pourrait devenir la norme à l'avenir, aidant le modèle à servir véritablement un large éventail d'utilisateurs.
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Dans un petit groupe de discussion sur l'IA, quelques personnes débattent des avantages et des inconvénients du nouveau modèle, certains disent qu'il est en avance en traitement d'image, d'autres pensent que la génération de texte est plus forte, finalement ils soumettent leurs prédictions par une plateforme, les divergences du groupe deviennent le point de départ de l'intelligence collective.
La fonctionnalité de prédiction de @recallnet a changé la manière d'évaluer l'IA, ne s'appuyant plus sur les tests de quelques laboratoires, mais permettant à la communauté des utilisateurs de participer directement à l'évaluation des performances des modèles de prédiction, comme voter sur les performances de GPT-5 dans différentes compétences, ce qui garantit la diversité et l'authenticité de l'évaluation.
Le cœur de cette méthode réside dans l'enregistrement de chaque prédiction sur la blockchain, empêchant ainsi toute manipulation. Les utilisateurs peuvent soumettre de nouvelles tâches et construire ensemble des références, évitant ainsi que de grandes entreprises n'optimisent des indicateurs spécifiques pour tromper les résultats.
Le point unique est qu'il déplace les avancées de l'IA du contrôle des élites vers la collaboration de masse, encourageant un plus grand nombre de personnes à contribuer des idées et à orienter la technologie vers des besoins réels, plutôt que de rester au niveau de la promotion.
Dans l'ensemble, ce modèle communautaire injecte une nouvelle vitalité au développement de l'IA et pourrait devenir la norme à l'avenir, aidant le modèle à servir véritablement un large éventail d'utilisateurs.