.@JoinSapien لا يقتصر الأمر على التعهيد الجماعي الذكاء الاصطناعي التدريب فحسب ، بل إنه توسيع نطاق الثقة. تشكل حلقة ثقة البيانات نظاما مغلقا: مطابقة → تكديس → مراجعة الأقران → السمعة. كل إجراء يتغذى على الجودة. أبرز الملامح: - مراقبة الجودة لمراجعة الأقران: يقوم كبار المستخدمين بالتحقق من صحة العمل ، وتحويل السمعة إلى حوكمة. - التكديس والقطع: يتم فرض المساءلة من خلال الضمانات. - السمعة = الوصول: اربح المزيد من خلال إثبات الجودة - بدون اختصارات. تحل هذه البنية اللامركزية محل ضمان الجودة المركزي بالنزاهة المحفزة ، مما يضمن تدريب الذكاء الاصطناعي على البيانات التي تمت مراجعتها من قبل الأقران والمدعومة بالحصة والتحقق من سمعة العينة. هذا دليل على الجودة.