Утром, когда я наливал молоко, я случайно добавил слишком много сахара, в результате чего оно получилось слишком сладким, и я мог только вылить и начать заново. Я часто делаю так с мелочами в повседневной жизни, потому что у меня не хватает опыта, что приводит к ошибкам.
@recallnet Проект создал среду соревнований для AI-агентов, в которой пользователи и разработчики могут участвовать в вызовах, позволяя AI-агентам соревноваться в реальных условиях. Этот подход помогает AI оптимизировать себя через конкуренцию.
Платформа представила функцию Predict, разработанную совместно с сообществом, собирая множество отзывов для оценки производительности модели ИИ. Это делает процесс оценки более полным, охватывающим различные реальные приложения.
Проект также сотрудничает с технологиями хранения, чтобы обеспечить постоянное сохранение данных соревнований, что облегчает последующий анализ и улучшение. Разработчики могут учиться на этом, создавая более эффективные AI-агенты.
Этот проект подчеркивает рост, который управляется сообществом, позволяя AI-агентам становиться более практичными и адаптивными в взаимодействии.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Утром, когда я наливал молоко, я случайно добавил слишком много сахара, в результате чего оно получилось слишком сладким, и я мог только вылить и начать заново. Я часто делаю так с мелочами в повседневной жизни, потому что у меня не хватает опыта, что приводит к ошибкам.
@recallnet Проект создал среду соревнований для AI-агентов, в которой пользователи и разработчики могут участвовать в вызовах, позволяя AI-агентам соревноваться в реальных условиях. Этот подход помогает AI оптимизировать себя через конкуренцию.
Платформа представила функцию Predict, разработанную совместно с сообществом, собирая множество отзывов для оценки производительности модели ИИ. Это делает процесс оценки более полным, охватывающим различные реальные приложения.
Проект также сотрудничает с технологиями хранения, чтобы обеспечить постоянное сохранение данных соревнований, что облегчает последующий анализ и улучшение. Разработчики могут учиться на этом, создавая более эффективные AI-агенты.
Этот проект подчеркивает рост, который управляется сообществом, позволяя AI-агентам становиться более практичными и адаптивными в взаимодействии.