Зранку, коли я наливав молоко, випадково додав занадто багато цукру, в результаті чого воно вийшло занадто солодким, і я змушений був виливати та починати спочатку. В повсякденних справах я також часто так роблю, бо через брак досвіду припускаюся помилок.
@recallnet проект побудував середовище змагань для AI-агентів, де користувачі та розробники можуть брати участь у викликах, дозволяючи AI-агентам змагатися в реальних умовах. Цей підхід допомагає AI оптимізувати себе через конкуренцію.
Платформа впровадила функцію Predict, яка була спільно розроблена та протестована спільнотою, щоб зібрати велику кількість відгуків для оцінки ефективності AI-моделі. Це робить процес оцінки більш комплексним, охоплюючи різноманітні реальні застосування.
Проект також співпрацює з технологією зберігання, щоб забезпечити постійне збереження даних змагань, що полегшує подальший аналіз і вдосконалення. Розробники можуть вчитися з цього, створюючи більш ефективних AI-агентів.
Цей проект підкреслює зростання, кероване спільнотою, що дозволяє AI-агентам ставати більш корисними та адаптивними в інтеракціях..
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Зранку, коли я наливав молоко, випадково додав занадто багато цукру, в результаті чого воно вийшло занадто солодким, і я змушений був виливати та починати спочатку. В повсякденних справах я також часто так роблю, бо через брак досвіду припускаюся помилок.
@recallnet проект побудував середовище змагань для AI-агентів, де користувачі та розробники можуть брати участь у викликах, дозволяючи AI-агентам змагатися в реальних умовах. Цей підхід допомагає AI оптимізувати себе через конкуренцію.
Платформа впровадила функцію Predict, яка була спільно розроблена та протестована спільнотою, щоб зібрати велику кількість відгуків для оцінки ефективності AI-моделі. Це робить процес оцінки більш комплексним, охоплюючи різноманітні реальні застосування.
Проект також співпрацює з технологією зберігання, щоб забезпечити постійне збереження даних змагань, що полегшує подальший аналіз і вдосконалення. Розробники можуть вчитися з цього, створюючи більш ефективних AI-агентів.
Цей проект підкреслює зростання, кероване спільнотою, що дозволяє AI-агентам ставати більш корисними та адаптивними в інтеракціях..