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Calibration Court

AI概率预测校准验证平台,通过哈希链账本记录预测、使用Ed25519签名保证不可篡改,采用Brier分数、对数损失和校准曲线对模型置信度进行公开评分

时间轴 (近 90 天)

10月17日

ScriptMaster Labs推出了名为Calibration Court的产品,用于记录和验证AI模型概率预测的准确性。

待验证50%
10月17日

Calibration Court的核心机制是在结果揭晓前将每条AI预测写入哈希链账本,并用Brier分数、对数损失和校准曲线进行评分。

待验证50%
10月17日

每张预测回执附带Ed25519签名,任何人都可以独立验证真伪,无需信任平台本身。

待验证50%
10月17日

Calibration Court每天生成25道确定性题目,题目结果全部从公开价格数据中解析得出。

待验证50%
10月17日

AI智能体通过MCP协议接入Calibration Court,提交预测和查询评分结果。

待验证50%
10月17日

重新校准服务按次计费,使用Base链上的USDC,并通过x402支付协议结算。

待验证50%
10月17日

Calibration Court的账本初始为空,平台不使用演示数据,也不提供历史回测,这是刻意的设计选择。

待验证50%
10月17日

Calibration Court的方法论存在天然边界:仅适用于能被公开数据判定的确定性题目,无法覆盖开放式推理、创意生成或长期战略判断。

待验证50%
10月17日

Calibration Court的局限包括:题目来源局限于价格数据导致覆盖面窄;评分依赖模型主动接入,无法强制约束闭源商业模型;账本公开但参与者有限时统计意义有限。

待验证50%

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