AI が失敗した場合、それは通常、データです。 2025年8月、ある医療モデルは、存在しない「脳底核」の脳卒中にフラグを立てた。 @JoinSapien、データ品質に再び焦点を当てます。 品質証明は、データの出所と信頼できるかどうかを検証します。 ステーキングは説明責任を強制します。 ピア検証により精度が向上します。 オンチェーンの評判は信頼を追跡します。 スラッシュは悪い仕事にペナルティを課します。 パイプラインはライブフィードバックループとなり、品質は運によるものではなく、設計によるものです。 185M+ タスク、1.93M の貢献者、そしてその数は増え続けています。 簡単なルール: データがモデルに到達する前に、2 つのことを尋ねてください 誰がそれを作ったのか、そしてそれは信頼できるのか?