Beaucoup de personnes parlent de la décentralisation de l'IA, souvent en restant au niveau de la puissance de calcul ou des données, mais @dgrid_ai nous montre une autre approche, à savoir la décentralisation du pouvoir d'évaluation. Peu importe la puissance du modèle, si le système d'évaluation reste fermé, les bénéfices finiront par profiter uniquement à quelques-uns. $DGAI En concevant un environnement comparatif participatif et incitatif, l'utilisateur devient une partie intégrante du système de jugement. Le vote n'est plus simplement une expression de préférence, mais influence directement la réputation du modèle et la répartition des incitations. Cette structure modifie la conscience des participants, qui réalisent que leurs actions ont de la valeur, et oblige les développeurs de modèles à faire face à des retours authentiques. Ce n'est pas un consensus émotionnel, mais le résultat d'une superposition de nombreux jugements indépendants. Cette logique fondamentale a une importance très claire pour le développement à long terme de tout l'écosystème IA. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX