YesNoError est entré en bêta publique, offrant aux utilisateurs une analyse pilotée par l'IA des articles de recherche en IA et en informatique sur arXiv tout en prévoyant des expansions futures et des outils de recherche personnalisés.
YesNoError, un agent IA basé sur Solana conçu pour analyser les articles scientifiques à la recherche d'inexactitudes mathématiques et d'autres écarts, a annoncé que sa plateforme est entrée en bêta publique et est désormais accessible à tous les utilisateurs.
Dans une annonce, la plateforme a souligné que bien que certaines des informations les plus avancées en intelligence artificielle soient contenues dans des recherches publiées, le volume énorme de papiers en IA et en informatique—plus de 500 000 pages par mois—rend pratiquement impossible de tout analyser et d'extraire des résultats significatifs.
L'équipe derrière YesNoError a exploré ce défi en profondeur à travers des discussions avec des ingénieurs en IA d'organisations de premier plan telles qu'Anthropic, Perplexity, Google, l'Université de Yale, le MIT et l'Université Carnegie Mellon. S'attaquer à ce problème est le principal objectif de la plateforme, bien qu'elle note que d'autres défis pressants restent à relever. En utilisant les derniers modèles d'IA et propulsée par le jeton natif YNE, la plateforme audite et analyse chaque nouvel article en IA et en informatique, avec une moyenne de plus de 500 articles par jour.
Les utilisateurs de la plateforme peuvent désormais consulter des recherches provenant d'arXiv, un service de distribution gratuit et une archive en libre accès pour des articles académiques, en particulier ceux qui sont tendance sur la plateforme de médias sociaux X. La plateforme fournit une analyse détaillée basée sur l'IA pour chaque article, y compris les points clés, les applications pratiques, les résumés techniques, et plus encore. Les utilisateurs peuvent filtrer les articles par sujet, nombre d'auteurs ou affiliation institutionnelle, comme les chercheurs de l'Université Harvard ou des entreprises technologiques comme Bytedance, et peuvent également soumettre de nouveaux articles pour analyse.
En regardant vers l'avenir, YesNoError prévoit d'élargir ses capacités en reliant YNE au réseau Layer 2 Ethereum Base, le développement technique du pont étant déjà achevé. La plateforme a également l'intention d'auditer des recherches provenant de revues au-delà d'arXiv et de développer des agents de recherche IA personnalisés adaptés à des utilisateurs individuels, des sujets spécifiques et d'autres initiatives de science décentralisée (DeSci).
OuiNonErreur Plans Lancement de Marché Tokenisé Pour Restructurer les Incitations Académiques
YesNoError identifie un problème plus profond et systémique dans la manière dont les chercheurs sont financièrement incités et reconnus dans la société. La plateforme soutient que les structures académiques actuelles échouent à récompenser correctement ceux qui stimulent l'innovation et font avancer la connaissance humaine.
Le projet note que le monde académique nécessite une refonte—essentiellement une disruption complète—pour mieux aligner les incitations. L'objectif est de s'assurer que les esprits les plus capables propulsant l'humanité en avant sont motivés non seulement par la curiosité intellectuelle mais aussi par des récompenses financières tangibles qui reflètent la valeur sociétale de leur travail.
Pour y remédier, YesNoError développe un marché tokenisé conçu pour restructurer les incitations et créer un système dans lequel les contributions des chercheurs sont équitablement rémunérées et pleinement reconnues.
YesNoError : Audits de recherche scientifique par une plateforme décentralisée alimentée par l'IA et récompenses de vérification avec des jetons YNE
YesNoError est une plateforme décentralisée qui utilise l'IA pour examiner les publications scientifiques à la recherche d'erreurs, d'incohérences et de manipulations de données possibles. En utilisant le modèle o1 d'OpenAI, le système évalue à la fois les articles de recherche historiques et les nouveaux articles publiés pour détecter les inexactitudes mathématiques et d'autres problèmes qui pourraient compromettre la fiabilité des résultats scientifiques.
La plateforme est construite sur une infrastructure blockchain, offrant des récompenses en tokens YNE aux membres de la communauté qui vérifient ou corrigent les erreurs identifiées par l'IA, créant ainsi un incitatif basé sur les tokens pour encourager la participation active et renforcer l'intégrité de la recherche. YesNoError vise à offrir une ressource transparente et accessible aux chercheurs, aux institutions académiques et au grand public pour évaluer la validité des revendications scientifiques, promouvant une plus grande responsabilité et confiance au sein de la communauté scientifique.
Concernant les métriques du marché, le token natif YNE est actuellement évalué à environ 0,0077 $, avec une capitalisation boursière proche de 7,7 millions de dollars, reflétant une augmentation de 4,8 % au cours des dernières 24 heures.
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YesNoError entre en Bêta publique pour auditer et analyser les articles de recherche en IA
En Bref
YesNoError est entré en bêta publique, offrant aux utilisateurs une analyse pilotée par l'IA des articles de recherche en IA et en informatique sur arXiv tout en prévoyant des expansions futures et des outils de recherche personnalisés.
YesNoError, un agent IA basé sur Solana conçu pour analyser les articles scientifiques à la recherche d'inexactitudes mathématiques et d'autres écarts, a annoncé que sa plateforme est entrée en bêta publique et est désormais accessible à tous les utilisateurs.
Dans une annonce, la plateforme a souligné que bien que certaines des informations les plus avancées en intelligence artificielle soient contenues dans des recherches publiées, le volume énorme de papiers en IA et en informatique—plus de 500 000 pages par mois—rend pratiquement impossible de tout analyser et d'extraire des résultats significatifs.
L'équipe derrière YesNoError a exploré ce défi en profondeur à travers des discussions avec des ingénieurs en IA d'organisations de premier plan telles qu'Anthropic, Perplexity, Google, l'Université de Yale, le MIT et l'Université Carnegie Mellon. S'attaquer à ce problème est le principal objectif de la plateforme, bien qu'elle note que d'autres défis pressants restent à relever. En utilisant les derniers modèles d'IA et propulsée par le jeton natif YNE, la plateforme audite et analyse chaque nouvel article en IA et en informatique, avec une moyenne de plus de 500 articles par jour.
Les utilisateurs de la plateforme peuvent désormais consulter des recherches provenant d'arXiv, un service de distribution gratuit et une archive en libre accès pour des articles académiques, en particulier ceux qui sont tendance sur la plateforme de médias sociaux X. La plateforme fournit une analyse détaillée basée sur l'IA pour chaque article, y compris les points clés, les applications pratiques, les résumés techniques, et plus encore. Les utilisateurs peuvent filtrer les articles par sujet, nombre d'auteurs ou affiliation institutionnelle, comme les chercheurs de l'Université Harvard ou des entreprises technologiques comme Bytedance, et peuvent également soumettre de nouveaux articles pour analyse.
En regardant vers l'avenir, YesNoError prévoit d'élargir ses capacités en reliant YNE au réseau Layer 2 Ethereum Base, le développement technique du pont étant déjà achevé. La plateforme a également l'intention d'auditer des recherches provenant de revues au-delà d'arXiv et de développer des agents de recherche IA personnalisés adaptés à des utilisateurs individuels, des sujets spécifiques et d'autres initiatives de science décentralisée (DeSci).
OuiNonErreur Plans Lancement de Marché Tokenisé Pour Restructurer les Incitations Académiques
YesNoError identifie un problème plus profond et systémique dans la manière dont les chercheurs sont financièrement incités et reconnus dans la société. La plateforme soutient que les structures académiques actuelles échouent à récompenser correctement ceux qui stimulent l'innovation et font avancer la connaissance humaine.
Le projet note que le monde académique nécessite une refonte—essentiellement une disruption complète—pour mieux aligner les incitations. L'objectif est de s'assurer que les esprits les plus capables propulsant l'humanité en avant sont motivés non seulement par la curiosité intellectuelle mais aussi par des récompenses financières tangibles qui reflètent la valeur sociétale de leur travail.
Pour y remédier, YesNoError développe un marché tokenisé conçu pour restructurer les incitations et créer un système dans lequel les contributions des chercheurs sont équitablement rémunérées et pleinement reconnues.
YesNoError : Audits de recherche scientifique par une plateforme décentralisée alimentée par l'IA et récompenses de vérification avec des jetons YNE
YesNoError est une plateforme décentralisée qui utilise l'IA pour examiner les publications scientifiques à la recherche d'erreurs, d'incohérences et de manipulations de données possibles. En utilisant le modèle o1 d'OpenAI, le système évalue à la fois les articles de recherche historiques et les nouveaux articles publiés pour détecter les inexactitudes mathématiques et d'autres problèmes qui pourraient compromettre la fiabilité des résultats scientifiques.
La plateforme est construite sur une infrastructure blockchain, offrant des récompenses en tokens YNE aux membres de la communauté qui vérifient ou corrigent les erreurs identifiées par l'IA, créant ainsi un incitatif basé sur les tokens pour encourager la participation active et renforcer l'intégrité de la recherche. YesNoError vise à offrir une ressource transparente et accessible aux chercheurs, aux institutions académiques et au grand public pour évaluer la validité des revendications scientifiques, promouvant une plus grande responsabilité et confiance au sein de la communauté scientifique.
Concernant les métriques du marché, le token natif YNE est actuellement évalué à environ 0,0077 $, avec une capitalisation boursière proche de 7,7 millions de dollars, reflétant une augmentation de 4,8 % au cours des dernières 24 heures.