El impacto de la industria que trae la introducción de DGrid AI también se refleja en su redefinición del mecanismo de verificación confiable de inferencias de IA.\n\nEn los sistemas existentes de inferencia de IA, la veracidad de los resultados a menudo depende de la reputación del proveedor del servicio y del mecanismo de caja negra en segundo plano, lo cual resulta especialmente vulnerable en escenarios de alto riesgo y con requisitos estrictos de cumplimiento.\n\n@dgrid_ai introduce el mecanismo Proof of Quality (PoQ), que coloca la verificación de la calidad de las tareas de inferencia en una red descentralizada.\n\nBajo este mecanismo, los resultados de la inferencia no son decididos por un solo nodo, sino que son inspeccionados mediante muestreos aleatorios por nodos de verificación especializados, y se otorgan recompensas o se imponen penalizaciones a los nodos según los resultados y los estándares predefinidos en la cadena.\n\nEste sistema de verificación basado en criptografía y teoría de juegos no solo aumenta la confiabilidad de los resultados de inferencia, sino que también convierte la garantía de calidad en una acción auditable en la cadena, proporcionando una base de confianza rastreable para los servicios de inferencia de IA.\n\nEste mecanismo de verificación confiable tiene un impacto profundo a largo plazo en la industria, ya que responde directamente a la creciente demanda del sector por la confiabilidad y seguridad de las salidas de inferencia.\n\nEspecialmente en escenarios como la gestión de riesgos financieros, diagnósticos médicos y asesoramiento legal, donde la precisión de los resultados de decisión es estrictamente requerida, la verificabilidad de la calidad de la inferencia es una condición previa para la adopción generalizada de la industria.\n\nA través de este mecanismo de verificación en la cadena, $DGAI permite a los desarrolladores y usuarios finales dejar de depender completamente de la reputación del proveedor centralizado, y en su lugar, verificar la validez de los resultados de inferencia mediante reglas algorítmicas transparentes y procesos de verificación.\n\nEste mecanismo confiable no solo mejora la calidad del servicio, sino que también impulsa a la industria a valorar la explicabilidad y la capacidad de auditoría, transformando los servicios de inferencia de IA hacia un nivel más alto de servicios industriales de estándar superior.\n\n@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX