Bezpečná a spolehlivá Chromia's EVAL by Virtuals peněženka
Převezměte kontrolu nad svými Chromia's EVAL by Virtuals aktivy s úplnou důvěrou v ekosystém Trezor.
- Zabezpečeno vaší hardwarovou peněženkou
- Použití s kompatibilními online peněženkami
- Důvěra od více než 2 milionů zákazníků
Odesílejte a přijímejte své Chromia's EVAL by Virtuals s aplikací Trezor Suite
Odesílání a přijímání
Hardwarové peněženky Trezor podporující Chromia's EVAL by Virtuals
Synchronizace zařízení Trezor s aplikacemi peněženky
Spravujte své Chromia's EVAL by Virtuals pomocí hardwarové peněženky Trezor synchronizované s několika aplikacemi peněženek.
Trezor Suite
MetaMask
Rabby
Podporovaná síť
- Base
Proč hardwarovou peněženku?
Přejděte do offline režimu s peněženkou Trezor
- Vlastníte 100 % vašeho krypta
- Vaše peněženka je 100 % bezpečně offline
- Vaše data jsou 100 % anonymní
- Vaše krypto není vázáno na žádnou společnost
Online burzy
- Pokud burza zkrachuje, přijdete o všechno své krypto
- Burzy jsou cílem útočníků
- Vaše osobní údaje mohou být zneužity
- Své kryptoměny nevlastníte plně
Jak na EVAL s peněženkou Trezor
Připojte svůj Trezor
Otevřít aplikaci peněženky třetí strany
Spravujte svá aktiva
Využijte svůj EVAL naplno
Trezor bezpečně uchovává vaše EVAL
Chráněno pomocí Bezpečnostního prvkuNejlepší ochrana před online i offline hrozbami
Vaše krypto, vaše kontrolaAbsolutní kontrola každé transakce s potvrzením na zařízení
Zabezpečení začíná u otevřeného zdrojeDíky transparentnímu designu je vaše peněženka Trezor lepší a bezpečnější
Jasná a jednoduchá záloha peněženkyObnovení přístupu k digitálním aktivům pomocí nového standardu zálohování
Jistota od prvního dneBezpečnostní samolepky na obalech a zařízeních zajišťují neporušenost vašeho zařízení Trezor
We present EVAL Engine (Evaluation Validation Architecture), a decentralized framework for evaluating AI agents with a focus on crypto-native agents through verifiable real-time assessments and continuous learning capabilities.
Our system utilizes Chromias gas-free relational blockchain architecture to enable transparent, immutable, and cost-effective evaluation of AI agent performance. The system incorporates multiple LLM-as-a-judge[1] and social engagement metrics for continuous reinforcement learning via feedback loop and reward system.
We demonstrate EVAL Engine can achieve efficient, secure evaluations while adapting to evolving performance standards through engagement-driven feedback loops.
We also present a comprehensive roadmap for the development of EVAL Engine, including API development, data preparation, model development, and model deployment.