Ce matin, en faisant du lait, j'ai accidentellement mis trop de sucre, et du coup, c'était trop sucré à boire, je n'ai pu que le jeter et recommencer. Dans les petites choses de la vie quotidienne, c'est souvent comme ça pour moi, car le manque d'expérience accumulée entraîne des erreurs.
@recallnet Le projet a construit un environnement de compétition pour des agents IA, où les utilisateurs et les développeurs peuvent participer à des défis, permettant aux agents IA de rivaliser en compétences dans des scénarios réels. Cette méthode aide l'IA à s'optimiser par la compétition.
La plateforme a lancé la fonction Predict, conçue conjointement par la communauté pour tester et recueillir de nombreux retours afin d'évaluer la performance des modèles d'IA. Cela rend le processus d'évaluation plus complet, couvrant diverses applications pratiques.
Le projet collabore également avec des technologies de stockage pour garantir la conservation permanente des données de la compétition, facilitant ainsi l'analyse et l'amélioration ultérieures. Les développeurs peuvent en tirer des leçons pour créer des agents IA plus efficaces.
Ce projet met l'accent sur la croissance dirigée par la communauté, rendant les agents IA plus pratiques et adaptables dans les interactions..
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Ce matin, en faisant du lait, j'ai accidentellement mis trop de sucre, et du coup, c'était trop sucré à boire, je n'ai pu que le jeter et recommencer. Dans les petites choses de la vie quotidienne, c'est souvent comme ça pour moi, car le manque d'expérience accumulée entraîne des erreurs.
@recallnet Le projet a construit un environnement de compétition pour des agents IA, où les utilisateurs et les développeurs peuvent participer à des défis, permettant aux agents IA de rivaliser en compétences dans des scénarios réels. Cette méthode aide l'IA à s'optimiser par la compétition.
La plateforme a lancé la fonction Predict, conçue conjointement par la communauté pour tester et recueillir de nombreux retours afin d'évaluer la performance des modèles d'IA. Cela rend le processus d'évaluation plus complet, couvrant diverses applications pratiques.
Le projet collabore également avec des technologies de stockage pour garantir la conservation permanente des données de la compétition, facilitant ainsi l'analyse et l'amélioration ultérieures. Les développeurs peuvent en tirer des leçons pour créer des agents IA plus efficaces.
Ce projet met l'accent sur la croissance dirigée par la communauté, rendant les agents IA plus pratiques et adaptables dans les interactions..