“数据是新石油”。英国数学家和数据科学企业家克莱夫·亨比于 2006 年创造了“数据是新石油”这一短语，从那时起它就成为我们社会中最重要和最常用的短语之一。就像石油是最具影响力的元素之一一样，数据在这个技术纪念品时代充当着石油的角色。
数据与实体产品的特性不同，阻碍了既定的交易流程和规则的直接转移，特别是定价机制，在交易数据方面，支付意愿较低。
例如，数据或数据服务的买家通常无法认识到其潜在价值，因为在购买之前无法完全披露。此外，人们通常意识不到高质量数据的创建、处理、存储和分析是数据和数据服务提供商的主要成本因素。另一个障碍是缺乏信任和安全性，导致潜在的数据提供者担心竞争对手可能会从披露内部数据中受益。
公共拥有的方法
由于集中系统固有的缺陷，采取去中心化的方法进行数据收集、处理和验证至关重要。在传统模型中，数据由大型公司控制，使个人失去对其个人信息的拥有权和控制权，这引发了重大隐私问题并减少了信任。此外，集中系统通常会创建数据孤岛，妨碍数据的无缝整合和利用，导致效率低下和人工智能进展的延迟。
去中心化使个人能够完全控制自己的数据，确保隐私，同时促进生态系统内更高效和可及的数据交换。
此外，集中系统在维持数据质量和验证方面面临挑战。当单一实体验证数据时，偏见或不准确的风险增加，从而削弱人工智能模型的性能。相比之下，去中心化网络将验证责任分配给独立参与者，确保更可靠且无偏见的数据集。
通过使用区块链技术，去中心化增强了透明度、负责任和信任，创造了一个安全、高效和公平的数据交换环境，惠及贡献者和开发者。
数据智能网络
DIN（去中心化智能网络）是一个变革性平台，将区块链和人工智能融合以建立去中心化数据生态系统。它提供了一个结构化的框架，用于收集、处理和获利数据，强调安全性、透明度和用户控制。DIN 重新定义了数据的管理方式，为个人和实体提供了策划、保护和从他们生成的信息中获取价值的能力。
DIN 如何收集数据
DIN 通过其创新系统来收集数据，主要是 xData 和 Chipper 节点。xData 是一个基于浏览器的工具，允许用户无缝捕获和存储数字内容，如推文，而无需依赖集中式 API。这种去中心化的方法确保数据保持加密、安全，并完全由其所有者控制。
Chipper 节点通过作为复杂的数据处理单元来补充这一过程。它们验证、清理和增强原始数据，利用边缘计算来确保低延迟和高效的操作。xData 和 Chipper 节点共同创建了一个连贯的机制，用于策划高质量数据，同时保护用户自主权和隐私。
DIN 的关键组件
1. xData
2. Chipper 节点
3. 数据验证者和向量化器
4. 去中心化存储。
为什么我们需要数据验证
数据验证对于维护信息的完整性和准确性至关重要。它确保提交是可靠的，并防止不正确或有害的数据进入系统。没有验证，数据集的质量可能会下降，导致机器学习模型的有效性和可靠性降低。
DIN 如何执行数据验证
DIN 采用去中心化和基于区块链的方法来验证贡献。当有人提交数据时，它会安全地记录在区块链上，连同其元数据。贡献者需要抵押存款以保证其数据的准确性。验证节点评估数据的质量和与模型的相关性。如果获得批准，贡献者将获得奖励并退回存款。如果被拒绝，数据可以被其他人挑战和修正，公平地重新分配惩罚和奖励。
一个简单的思考方式是将其视为一场社区知识问答游戏。参与者提交答案，并提供小额担保以确保他们是认真的。一个小组检查这些答案，对于正确的答案给予奖励。错误可以被其他人标记和修正，确保整个游戏保持准确和有趣。
这个过程顺利流畅，从提交开始，结束于奖励准确的贡献或惩罚不准确的贡献。
XData
xData 是一个去中心化的数据管理平台，于2024年4月在opBNB上推出。它结合了人工智能和区块链，组织、存储和获利于分散的信息，如推文。与集中方法不同，xData使用去中心化的抓取和加密来保护用户数据并确保隐私。用户可以建立库，安全地将信息存储在链上，并通过数据获利来获得奖励。
功能和使用案例：
1. 使用浏览器扩展无缝收集和保存推文。
2. 使用去中心化抓取来绕过平台限制。
3. 通过出售精选的推文集合来获利。
4. 安全地加密和存储所有数据在区块链上以确保完全拥有权。
Chipper 节点
Chipper 节点是 DIN 生态系统中的一个关键组件，设计用于处理数据验证、处理和奖励计算。它作为管理和简化数据流的基础，确保生态系统高效运行。在 DIN 中，Chipper 节点作为数据收集者收集的原始数据的预处理桥梁。
这包括验证、分类、清理和增强数据以供人工智能使用。通过利用边缘计算，Chipper 节点将数据处理更接近其来源，减少延迟并提高性能。
这些节点还使小型语言模型（如 fastText）能够快速准确地处理多语言文本，这对于全球人工智能应用至关重要。此外，Chipper 节点管理网络内的奖励分配，将计算努力转化为参与者共享的利润。
这使得它们成为促进参与、激励贡献和推动 DIN 生态系统持续增长的重要元素。
向量化器
向量化器是数据预处理管道的一部分。它们将原始的、非结构化的数据（如推文或其他文本输入）转换为结构化的数值向量，这些向量可以被机器学习模型高效分析和处理。
DIN中的向量化器帮助准备数据进行训练和验证，使其与生态系统内运行的模型兼容。它们与数据验证者一起工作，确保数据准确、干净，并为进一步使用做好准备，最终通过提供高质量的输入来提升模型的性能。
🟪 一些 Goodreads
🎯 数据一直是去中心化的重要因素。从运动开始，数据就扮演了关键角色。大型科技巨头作为我们整个数据和信息的守护者，但有时候这些数据过于极化且被误用。因此，公共拥有的去中心化解决方案是必须的，我们相信这在未来会显著扩大。
🔼 数据信用
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