Le défi n’est pas de collecter plus de données, mais de récompenser les bonnes données. Chris de @axisrobotics a été interrogé sur la manière dont onchain aide réellement avec les données d’IA physique. Deux éléments : la traçabilité et les incitations. Des contributeurs du monde entier effectuent des tâches éligibles, soumettent des trajectoires, puis passent par une vérification et une évaluation de qualité. Une meilleure qualité permet d’obtenir une part plus importante des récompenses. Sans une couche de confiance partagée, vous ne savez pas d’où proviennent les données, qui les a générées, dans le cadre de quelle tâche, ni comment elles ont été vérifiées. Tout est enregistré sur la chaîne. C’est là que la cryptographie est réellement utile pour l’IA physique.
Tim HaldorssonPartager
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