Багато людей при обговоренні децентралізації AI зазвичай зупиняються на рівні обчислювальної потужності або даних, але @dgrid_ai показує нам інший підхід — це децентралізація системи оцінювання. Навіть якщо модель дуже потужна, але система оцінювання залишається закритою, в кінцевому підсумку виграють лише кілька людей. $DGAI Завдяки розробці конкуренційного середовища, в якому можна брати участь і отримувати стимули, судження користувачів стає частиною системи. Голосування більше не просто виражає переваги, а безпосередньо впливає на репутацію моделі та розподіл стимулів. Така структура змушує учасників усвідомлювати цінність своїх дій і змушує розробників моделей чесно реагувати на реальні відгуки. Це не емоційне консенсусне рішення, а результат багатьох незалежних суджень, накладених один на одного, і ця базова логіка має дуже важливе значення для довгострокового розвитку всієї екосистеми AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX