Pagi ini, ketika saya membuat susu, saya tanpa sengaja menambahkan terlalu banyak gula, hasilnya rasanya terlalu manis, saya hanya bisa membuangnya dan mengulang dari awal. Dalam hal-hal kecil sehari-hari, saya juga sering melakukan hal yang sama, karena kurangnya pengalaman menyebabkan kesalahan.
@recallnet Proyek ini membangun lingkungan kompetisi agen AI, di mana pengguna dan pengembang dapat berpartisipasi dalam tantangan, memungkinkan agen AI bersaing dalam skenario dunia nyata untuk menguji keterampilan. Cara ini membantu AI mengoptimalkan dirinya melalui kompetisi.
Platform meluncurkan fungsi Predict, dirancang dan diuji bersama oleh komunitas, mengumpulkan banyak umpan balik untuk mengevaluasi kinerja model AI. Ini membuat proses evaluasi lebih komprehensif, mencakup berbagai aplikasi praktis.
Proyek juga bekerja sama dengan teknologi penyimpanan untuk memastikan data kompetisi disimpan secara permanen, memudahkan analisis dan perbaikan di masa mendatang. Pengembang dapat belajar dari situ dan menciptakan agen AI yang lebih efisien.
Proyek ini menekankan pertumbuhan yang didorong oleh komunitas, memungkinkan agen AI menjadi lebih praktis dan adaptif dalam interaksi.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Pagi ini, ketika saya membuat susu, saya tanpa sengaja menambahkan terlalu banyak gula, hasilnya rasanya terlalu manis, saya hanya bisa membuangnya dan mengulang dari awal. Dalam hal-hal kecil sehari-hari, saya juga sering melakukan hal yang sama, karena kurangnya pengalaman menyebabkan kesalahan.
@recallnet Proyek ini membangun lingkungan kompetisi agen AI, di mana pengguna dan pengembang dapat berpartisipasi dalam tantangan, memungkinkan agen AI bersaing dalam skenario dunia nyata untuk menguji keterampilan. Cara ini membantu AI mengoptimalkan dirinya melalui kompetisi.
Platform meluncurkan fungsi Predict, dirancang dan diuji bersama oleh komunitas, mengumpulkan banyak umpan balik untuk mengevaluasi kinerja model AI. Ini membuat proses evaluasi lebih komprehensif, mencakup berbagai aplikasi praktis.
Proyek juga bekerja sama dengan teknologi penyimpanan untuk memastikan data kompetisi disimpan secara permanen, memudahkan analisis dan perbaikan di masa mendatang. Pengembang dapat belajar dari situ dan menciptakan agen AI yang lebih efisien.
Proyek ini menekankan pertumbuhan yang didorong oleh komunitas, memungkinkan agen AI menjadi lebih praktis dan adaptif dalam interaksi.