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約翰霍普金斯大學的新研究顯示，正確的AI架構可以在訓練之前就模擬人類大腦的活動。這表明，智慧並不是僅僅依靠大量數據和計算能力所構建的。 但架構只是方程式的一半。這些模型仍然需要真實世界中多樣化的、以人類為基礎的數據來有效學習。 這就是Perceptron所填補的空白。 我們的去中心化數據網絡提供了這些下一代模型所依賴的高質量全球信號。 類腦模型需要類腦數據，而Perceptron提供了使它們真正智能的數據基礎。 你認為有了正確的數據，AI是否能夠像人類大腦一樣思考？ 來源：

來源是可信任 AI 的支柱。⚫️ 智慧沒有來源的證明毫無意義。經過驗證、可追溯的數據是可靠系統與黑箱之間的區別。 公共數據可以共享，但其旅程必須是可見的。每個數據集都應該帶有其來源、使用方式和驗證者的記錄。 每個文件都應通過加密通道傳輸，每個標籤和互動都應被記錄、可審計，並在鏈上進行錨定。 這就是 AI 獲得信任的方式。 來源：@Forbes