Mọi người thường nhầm lẫn điểm số tự tin với việc xác minh thực sự. Một mô hình AI cho bạn điểm số tự tin cao không có nghĩa là nó đúng—nó chỉ có nghĩa là mô hình nghĩ rằng nó đúng, điều này khác biệt.



Điều thay đổi thực sự? Đồng thuận mô hình độc lập. Thay vì tin tưởng vào kết quả của một mô hình duy nhất một cách mù quáng, bạn chạy nó qua nhiều mô hình để xác thực kết quả. Khi việc xác minh trở nên bên ngoài và phân tán thay vì tự tham chiếu, bạn thay đổi căn bản ý nghĩa của việc xác minh.

Đây là sự chuyển đổi từ việc dựa vào độ chắc chắn của một nguồn duy nhất sang xây dựng niềm tin thông qua đồng thuận độc lập. Đó là nơi xuất phát của sự an toàn và độ tin cậy thực sự trong hệ thống AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 4
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
CountdownToBrokevip
· 01-14 21:53
Chết rồi, điểm số tự tin chỉ là sự tự mãn của AI, hoàn toàn không thể kiểm tra được gì
Xem bản gốcTrả lời0
GweiWatchervip
· 01-14 21:50
Haha, điểm cao của một mô hình đơn lẻ thật sự không có nhiều ý nghĩa, chỉ là nó cảm thấy phù hợp thôi Chung thuận nhiều mô hình mới là thứ thực sự, như vậy mới có thể bỏ qua trò chơi tự xác nhận của chính mình
Xem bản gốcTrả lời0
SleepyValidatorvip
· 01-14 21:50
Thật là vô lý, điểm tin cậy của mô hình đơn lẻ thực sự là chân lý? Nói rõ ra là tự mình chấm điểm cho chính mình
Xem bản gốcTrả lời0
CommunityLurkervip
· 01-14 21:39
ngl đây chính là bệnh chung của AI, độ tin cậy cao ≠ độ chính xác cao, cần nhiều mô hình xác nhận lẫn nhau mới đáng tin cậy
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim