小型のAIディスカッショングループで、数人が新しいモデルの長所と短所について議論していました。ある人はそれが画像処理において優れていると言い、別の人はテキスト生成の方が強いと感じていました。最終的に彼らは一つのプラットフォームを通じて予測を提出し、グループ内の対立は集団知の出発点となりました。

@recallnetのpredict機能はAI評価の方法を変え、少数の実験室のテストに依存するのではなく、ユーザーコミュニティが直接予測モデルの性能に参加することを可能にしました。例えば、GPT-5のさまざまなスキルのパフォーマンスに投票することで、評価の多様性と真実性が保証されます。

この方法の核心は、ブロックチェーンが各予測を記録し、操作を防ぐことにあります。ユーザーは新しいタスクを提出し、基準を共同構築することができ、大企業が特定の指標を最適化して結果を誤解させるのを避けることができます。

独特な点は、それがAIの進歩をエリートのコントロールから大衆の協力に移行させ、より多くの人々がアイデアを提供することを奨励し、技術を実際のニーズに近づけることを促進することであり、単なる宣伝の段階に留まらないということです。

全体的に見て、このコミュニティ主導のモデルはAIの発展に新たな活力を注入し、将来的には標準となり、モデルが広範なユーザーに真にサービスを提供するのを助ける可能性があります。