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GateUser-8cf35330
2025-12-13 08:02:04
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ディセントラライズドAIの議論において、多くの問題は最終的に同じ出発点に戻る。データはどこから来るのか、信頼できるのか、長期的に使用可能なのか。
現実には、データはさまざまな主体の手に分散しており、統一標準や持続的なインセンティブが欠如しているため、AIの応用は安定して成長しにくい。
@codexero_xyz はデータの出発点から取り組み、検証可能、追跡可能、インセンティブの整合性を軸にデータ基盤を構築し、データ貢献者に適切なリターンをもたらすとともに、利用者がデータの質を評価できるようにしている。
この底層から信頼性の問題を解決するアプローチにより、AIは曖昧なデータのブラックボックスに依存しなくなる。
@wallchain @x__score @kyparus @easydotfunX @ClusterProtocol
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ディセントラライズドAIの議論において、多くの問題は最終的に同じ出発点に戻る。データはどこから来るのか、信頼できるのか、長期的に使用可能なのか。
現実には、データはさまざまな主体の手に分散しており、統一標準や持続的なインセンティブが欠如しているため、AIの応用は安定して成長しにくい。
@codexero_xyz はデータの出発点から取り組み、検証可能、追跡可能、インセンティブの整合性を軸にデータ基盤を構築し、データ貢献者に適切なリターンをもたらすとともに、利用者がデータの質を評価できるようにしている。
この底層から信頼性の問題を解決するアプローチにより、AIは曖昧なデータのブラックボックスに依存しなくなる。
@wallchain @x__score @kyparus @easydotfunX @ClusterProtocol