Nhiều người khi nói về AI phi tập trung thường chỉ dừng lại ở mức độ sức mạnh tính toán hoặc dữ liệu, nhưng @dgrid_ai đã cho chúng ta thấy một góc tiếp cận khác, đó là phi tập trung hóa quyền đánh giá. Mặc dù mô hình có mạnh đến đâu, nếu hệ thống đánh giá vẫn còn đóng kín, lợi ích cuối cùng vẫn chỉ thuộc về một số ít người. $DGAI Thông qua việc thiết kế môi trường so sánh có thể tham gia và kích thích, cho phép người dùng đánh giá trở thành một phần của hệ thống. Việc bỏ phiếu không còn chỉ để thể hiện sở thích mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến uy tín của mô hình và phân phối phần thưởng. Cấu trúc này giúp người tham gia nhận thức rằng hành động của họ có giá trị, đồng thời buộc các nhà phát triển mô hình phải đối mặt với phản hồi thực tế. Nó không mang lại sự đồng thuận cảm tính, mà là kết quả của sự cộng hưởng của nhiều đánh giá độc lập, logic nền tảng này có ý nghĩa rất rõ ràng đối với sự phát triển lâu dài của hệ sinh thái AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX