Ang isang confidence score na 1.0 ay maaaring sabihin ang mas kaunti kaysa sa 0.92. Mukhang kakaiba hanggang sa basahin mo ang mga early access API docs ni @vangrid_io. Ipinapaliwanag nila na ang isang score na 1.0 na suportado ng dalawang device ay maaaring magkaroon ng mas maliit na timbang kaysa sa 0.92 na suportado ng labing-apat. Ang score ay sinusukat kung gaano kalakas ang pagkakasundo ng mga independiyenteng obserbasyon, hindi ang probabilidad na tama ang isang eksena. Ang mga docs ay naglalarawan din ng pag-flag sa mga magkakaibang ulat kesa sa pagsasama nito nang tahimik sa isang sagot. Isipin ang isang loading bay. Isang phone ang nagsasalita habang nakapagpapalabas ang isang truck; ang isa pa ay nagsasalita pagkatapos umalis ang truck. Gusto mong malaman kung kailan naganap ang bawat recording at ilan ang obserbasyon na sumusuporta sa resulta. Ito ay isang disenyo na nakalista sa early access documentation, hindi ebidensya na gumagana nang buong sukat ang buong sistema ngayon. Pero ito ay isang mahalagang tanong para sa physical AI: ano ang nasa likod ng confidence score?
RoyalI-share
Source:Ipakita ang original
Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito.
Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.