¿Quién decide si un modelo de IA es realmente bueno? @gensynai acaba de lanzar Judge, el primer sistema de evaluación de IA en el que puede desafiar los resultados generados por IA en público 🔥 Hilo 🧵 👇

✅ Actualicé todos mis nodos a @gensynai RL-Swarm v0.6.0: ¡apuestas ahora en vivo! ⚖️ Judge explicó: La IA está resolviendo la verdad en el primer mercado de predicción. • Juegos de 10 días • Sugerencias diarias cada 24 horas • Los nodos apuestan por las respuestas • El veredicto final decide la verdad y los puntos otorgados El futuro de la verdad = máquinas verificables. No olviden actualizar su nodo hoy chicos...

La evaluación verificable del software inteligente será un pilar fundamental de una nueva era digital. @gensynai está encabezando. Gensyn sigue innovando a un ritmo sin precedentes, ha sido un privilegio seguirlo y apoyarlo en el camino.

Los modelos de jueces verificados formalmente pueden liquidar mercados o servir como fuente de verdad en otros contextos. Esto tiene profundas implicaciones --> 1. Tómese el tiempo para crear un modelo de juez debidamente examinado (preferiblemente de código abierto) para el caso de uso. 2. Diseñe un mensaje apropiado, un conjunto de herramientas + fuentes a las que pueda llamar y condiciones para "desencadenar el juicio". 3. Asegúrese de que todo se vea bien para todas las partes involucradas (o para un mecanismo de auditoría que aprueben) 3. Codifique todo en un contrato inteligente e implemente. Después esperas el "disparador" y, si todo se acordó de forma abierta y transparente, el resultado es difícil de discutir.

1/ Presentamos Judge: el sistema de evaluación de IA verificable de Gensyn. Los evaluadores tradicionales se basan en API cerradas: opacas, actualizadas silenciosamente e imposibles de reproducir. El juez ejecuta un modelo de IA determinista preacordado contra las entradas del mundo real y se compromete a ser desafiado en público.

Día 1 🤝 @gensynai ✅

Ahora en 36.000 nodos. Después de ejecutar los datos, vemos que 1 de cada 4 sesiones son spam (es decir, un modelo de entrenamiento < 1 minuto). Eso significa que se han agrupado más de 27,000 sesiones individuales para capacitar colectivamente a un asistente en Minecraft. Esto está lejos del objetivo final.

ahora con 30.000 modelos entrenados en BlockAssist

Gensyn Testnet - en números 👇 Transacciones - 40,535,515 Usuarios - 128, 293 Enjambre de RL: 21.000 nodos BlockAssist: 27.835 modelos entrenados

Tengo muchas ganas de pasar un buen rato con Blockassist. 🤝👻 @gensynai Gracias @fenbielding @_jamico @austinvirts Nota: Con el apoyo de Inteligencia Artificial en @octa_space .