Một hạn chế thường bị bỏ qua trong quá trình phát triển AI hiện đại không phải là khả năng tiếp cận thông tin mà là độ tin cậy của các tín hiệu được sử dụng để huấn luyện mô hình. Các tập dữ liệu lớn thường được cung cấp mà không có cơ chế minh bạch để xác minh cách thức tạo ra hoặc lọc các tín hiệu đó, điều này âm thầm đưa ra sai lệch có hệ thống vào hành vi của mô hình. @PerceptronNTWK khám phá một cấu trúc thay thế bằng cách phân tán lớp đánh giá trên toàn mạng lưới. Các thành viên tham gia tương tác với các nhiệm vụ dữ liệu mục tiêu và cơ sở hạ tầng nút nhẹ, đóng góp băng thông và khả năng phán đoán song song. Thay vì dựa vào các quy trình lọc tập trung, mạng lưới coi chính quá trình xác minh là một quá trình hợp tác giúp dần dần cải thiện chất lượng đầu vào huấn luyện. @PerceptronNTWK @fasset @MindoAI Cách tiếp cận này tạo ra một lớp kinh tế thú vị, nơi độ tin cậy trở thành một nguồn lực có thể đo lường được. Những người đóng góp liên tục xác thực thông tin chính xác sẽ tích lũy được danh tiếng, và danh tiếng đó ảnh hưởng đến tầm ảnh hưởng của sự tham gia của họ trong toàn hệ thống. Kết quả thu được giống với mô hình Xuất lượng có trọng số danh tiếng hơn là một thị trường nhiệm vụ đơn giản. Trong khuôn khổ đó, $PERC hoạt động như một tài sản điều phối liên kết sự tin cậy, công việc và hoạt động mạng. Cùng với hướng nghiên cứu rộng hơn của @MindoAI, hệ thống bắt đầu giống như một cơ chế đánh giá phân tán cho dữ liệu huấn luyện AI, nơi phán đoán tập thể định hình thông tin nào cuối cùng sẽ cung cấp thông tin cho trí tuệ máy móc.

👍