当人工智能失败时，通常是数据的问题。 在2025年8月，一个医疗模型标记了“基底神经节”中的中风，而这个地方并不存在。 @JoinSapien 将焦点重新放在数据质量上。 质量证明验证数据来源以及是否可以信任。 质押强化了问责制。 同行验证提高了准确性。 链上声誉跟踪信任。 惩罚机制惩罚不良工作。 数据管道成为一个实时反馈循环：设计上的质量，而非运气。 超过1.85亿个任务，193万贡献者，仍在增加。 简单规则：在数据进入模型之前，问两个问题： 谁创建了它，它可以被信任吗？