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约翰霍普金斯大学的新研究表明，正确的AI架构可以在训练之前就模拟人脑活动。这表明，智能并不是仅靠强大的数据和计算能力构建的。 但架构只是方程的一半。这些模型仍然需要真实世界、多样化、以人为基础的数据才能有效学习。 这是Perceptron所填补的空白。 我们的去中心化数据网提供了这些下一代模型所依赖的高质量全球信号。 类脑模型需要类脑数据，而Perceptron提供了使它们真正智能的数据基础。 你认为有了正确的数据，AI是否能像人脑一样思考？ 来源：

来源是可信赖的AI的支柱。⚫️ 智能没有来源证明毫无意义。经过验证、可追溯的数据是可靠系统与黑箱之间的区别。 公共数据可以共享，但其旅程必须是可见的。每个数据集都应携带其来源、使用方式和验证者的记录。 每个文件都应通过加密通道传输，每个标签和交互都应记录、可审计，并在链上锚定。 这就是AI赢得信任的方式。 来源：@Forbes