Dompet Chromia's EVAL by Virtuals yang aman & terlindungi
Kendalikan Chromia's EVAL by Virtuals aset Anda sepenuhnya dengan percaya diri di ekosistem Trezor.
- Diamankan oleh dompet perangkat keras Anda
- Gunakan dengan dompet panas yang kompatibel
- Dipercaya oleh lebih dari 2 juta pelanggan
Kirim & terima Chromia's EVAL by Virtuals Anda dengan aplikasi Trezor Suite
Kirim & terima
Dompet perangkat keras Trezor yang mendukung Chromia's EVAL by Virtuals
Sinkronkan Trezor Anda dengan aplikasi dompet
Kelola Chromia's EVAL by Virtuals Anda dengan dompet perangkat keras Trezor yang terhubung dengan beberapa aplikasi dompet.
Trezor Suite
MetaMask
Rabby
Jaringan Chromia's EVAL by Virtuals yang didukung
Mengapa dompet perangkat keras?
Offline bersama Trezor
- Anda memiliki 100% koin Anda
- Dompet Anda 100% aman secara offline
- Data Anda 100% anonim
- Koin Anda tidak terikat pada perusahaan mana pun
Bursa online
- Jika sebuah bursa gagal, Anda akan kehilangan koin Anda
- Bursa menjadi target para peretas
- Data pribadi Anda mungkin terekspos
- Anda tidak benar-benar memiliki koin Anda
Cara menggunakan EVAL di Trezor
Hubungkan Trezor Anda
Buka aplikasi dompet pihak ketiga
Kelola aset Anda
Maksimalkan EVAL Anda
Trezor menjaga EVAL Anda tetap aman
Dilindungi oleh Secure ElementPerlindungan terbaik terhadap ancaman online dan offline
Token Anda, kendali AndaKontrol penuh atas setiap transaksi dengan konfirmasi langsung di perangkat
Keamanan dimulai dengan open-sourceDesain dompet transparan membuat Trezor Anda lebih baik dan lebih aman
Cadangan dompet yang jelas & sederhanaPulihkan akses ke aset digital Anda dengan standar cadangan baru
Percaya diri sejak hari pertamaSegel pengaman kemasan & perangkat melindungi integritas Trezor Anda
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.