Küçük bir AI tartışma grubunda, birkaç kişi yeni modelin avantajları ve dezavantajları üzerine tartışıyor, bazıları bunun görüntü işleme konusunda önde olduğunu, bazıları ise metin üretiminin daha güçlü olduğunu düşünüyor, sonunda bir platform aracılığıyla tahminlerini sunuyorlar, gruptaki ayrılıklar kolektif zekanın başlangıcına dönüşüyor.
@recallnet'in predict fonksiyonu, AI değerlendirme yöntemini değiştirdi; artık az sayıda laboratuvar testine bağlı kalmıyor, bunun yerine kullanıcı topluluğunu doğrudan tahmin modeli performansına katıyor. Örneğin, GPT-5'in farklı becerilerdeki performansına oy verme işlemi gerçekleştiriliyor, bu da değerlendirmenin çeşitliliğini ve gerçekliğini sağlıyor.
Bu yöntem, her tahminin blok zincirinde kaydedilmesine dayanır, manipülasyonu önler, kullanıcılar yeni görevler sunabilir, referans oluşturabilir ve büyük şirketlerin belirli göstergeleri optimize ederek sonuçları yanıltmasını engeller.
Özgün nokta, AI ilerlemesini elit kontrolünden kitle işbirliğine kaydırması, daha fazla insanın fikir katkısında bulunmasını teşvik etmesi ve teknolojiyi pratik ihtiyaçlara yönlendirmesi, sadece tanıtım seviyesinde kalmaması.
Genel olarak, bu topluluk odaklı model, AI gelişimine yeni bir ivme kazandırıyor; gelecekte standart haline gelebilir ve modellerin gerçekten geniş bir kullanıcı kitlesine hizmet etmesine yardımcı olabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Küçük bir AI tartışma grubunda, birkaç kişi yeni modelin avantajları ve dezavantajları üzerine tartışıyor, bazıları bunun görüntü işleme konusunda önde olduğunu, bazıları ise metin üretiminin daha güçlü olduğunu düşünüyor, sonunda bir platform aracılığıyla tahminlerini sunuyorlar, gruptaki ayrılıklar kolektif zekanın başlangıcına dönüşüyor.
@recallnet'in predict fonksiyonu, AI değerlendirme yöntemini değiştirdi; artık az sayıda laboratuvar testine bağlı kalmıyor, bunun yerine kullanıcı topluluğunu doğrudan tahmin modeli performansına katıyor. Örneğin, GPT-5'in farklı becerilerdeki performansına oy verme işlemi gerçekleştiriliyor, bu da değerlendirmenin çeşitliliğini ve gerçekliğini sağlıyor.
Bu yöntem, her tahminin blok zincirinde kaydedilmesine dayanır, manipülasyonu önler, kullanıcılar yeni görevler sunabilir, referans oluşturabilir ve büyük şirketlerin belirli göstergeleri optimize ederek sonuçları yanıltmasını engeller.
Özgün nokta, AI ilerlemesini elit kontrolünden kitle işbirliğine kaydırması, daha fazla insanın fikir katkısında bulunmasını teşvik etmesi ve teknolojiyi pratik ihtiyaçlara yönlendirmesi, sadece tanıtım seviyesinde kalmaması.
Genel olarak, bu topluluk odaklı model, AI gelişimine yeni bir ivme kazandırıyor; gelecekte standart haline gelebilir ve modellerin gerçekten geniş bir kullanıcı kitlesine hizmet etmesine yardımcı olabilir.