Fabraix vs ATLAS

1 modelo, 100 requisições por mês

1 modelo, 100 testes por mês

• −Requer conhecimento técnico avançado
• −Limitações em sistemas de IA complexos

• −Requer conhecimento prévio em aprendizado de máquina
• −Pode ser demorado para alcançar resultados significativos

• •Identificar falhas em agentes de IA antes que os usuários o façam
• •Melhorar a precisão dos agentes de IA
• •Reduzir o tempo de desenvolvimento de agentes de IA

• •Avaliação de desempenho
• •Ajuste de teste adaptativo
• •Melhoria de aprendizado