Quando a IA falha, geralmente são os dados. Em agosto de 2025, um modelo de saúde sinalizou um derrame nos "gânglios basilares", um lugar que não existe. @JoinSapien coloca o foco de volta na qualidade dos dados. A prova de qualidade verifica de onde vieram os dados e se eles são confiáveis. O staking reforça a responsabilidade. A validação por pares aumenta a precisão. A reputação on-chain rastreia a confiança. Cortar penaliza o mau trabalho. Os pipelines se tornam um ciclo de feedback ao vivo: qualidade por design, não por sorte. 185M+ tarefas, 1,93M colaboradores e contando. Regra simples: antes que os dados atinjam um modelo, pergunte duas coisas Quem o criou e pode ser confiável?