Las personas a menudo confunden las puntuaciones de confianza con la verificación real. Un modelo de IA que te da una puntuación de confianza alta no significa que esté en lo correcto; simplemente significa que el modelo piensa que lo está, lo cual es diferente.
¿El verdadero cambio radical? El consenso independiente de modelos. En lugar de confiar ciegamente en la salida de un solo modelo, lo pasas por múltiples modelos para validar los resultados. Cuando la verificación se vuelve externa y distribuida en lugar de autorreferencial, cambias fundamentalmente lo que significa la verificación.
Este es el cambio de confiar en la certeza de una sola fuente a construir confianza a través del consenso independiente. Ahí es donde proviene la verdadera seguridad y fiabilidad en los sistemas de IA.
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CountdownToBroke
· hace2h
Vaya, la puntuación de confianza es solo una auto-satisfacción de la IA, en realidad no puede verificar nada
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GweiWatcher
· hace2h
Jaja, obtener una puntuación alta con un solo modelo realmente no sirve de mucho, solo significa que el modelo en sí se siente cómodo.
La verdadera esencia está en el consenso de múltiples modelos, solo así se puede dejar atrás esa estrategia de autovalidación.
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SleepyValidator
· hace2h
Esto es absurdo, ¿la puntuación de confianza de un solo modelo realmente es la verdad? En pocas palabras, es simplemente calificarse a uno mismo.
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CommunityLurker
· hace2h
ngl esa es la falla común de la IA, una alta confianza no significa una alta precisión, se necesitan múltiples modelos que se verifiquen entre sí para que sea confiable
Las personas a menudo confunden las puntuaciones de confianza con la verificación real. Un modelo de IA que te da una puntuación de confianza alta no significa que esté en lo correcto; simplemente significa que el modelo piensa que lo está, lo cual es diferente.
¿El verdadero cambio radical? El consenso independiente de modelos. En lugar de confiar ciegamente en la salida de un solo modelo, lo pasas por múltiples modelos para validar los resultados. Cuando la verificación se vuelve externa y distribuida en lugar de autorreferencial, cambias fundamentalmente lo que significa la verificación.
Este es el cambio de confiar en la certeza de una sola fuente a construir confianza a través del consenso independiente. Ahí es donde proviene la verdadera seguridad y fiabilidad en los sistemas de IA.