在一個小型AI討論羣裏,幾個人爭論新模型的優劣,有人說它在圖像處理上領先,有人覺得文本生成更強,最後他們通過一個平台提交預測,羣裏的分歧變成了集體智慧的起點。



@recallnet 的predict功能改變了AI評估的方式,不再依賴少數實驗室的測試,而是讓用戶社區直接參與預測模型性能,比如對GPT-5在不同技能的表現投票,這確保了評估的多樣性和真實性。

這種方法的核心在於區塊鏈記錄每條預測,防止操縱,用戶可以提交新任務,共同構建基準,避免大公司優化特定指標來誤導結果。

獨特的點是,它把AI進步從精英控制轉向大衆協作,鼓勵更多人貢獻想法,推動技術向實際需求靠攏,而不是停留在宣傳層面。

總體看,這種社區驅動模式爲AI發展注入新活力,未來可能成爲標準,幫助模型真正服務於廣泛用戶。
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