DIN是第一個模塊化的人工智慧原生數據預處理層。
DIN是在數據智能網絡的基礎上創建的，旨在使每個人都能為人工智慧處理數據並獲得報酬。
在DIN協議中，網絡中的三個參與者不斷參與數據活動，分別是：
數據收集者：針對鏈上和鏈下的數據
我們的數據收集方法彌合了鏈上數據（交易、錢包地址、智能合約）與鏈下數據（市場情緒、監管變更、社交媒體趨勢）之間的差距，提供全面的見解。這一策略使得從一般愛好者到專業分析師的廣泛用戶能夠在加密、醫療、學術和工業等各個領域發揮作用。通過我們的兩款產品 - 分析和xData進行數據聚合，我們確保獲得可行的、最新的信息，促進公共和私有領域的知情決策。
數據驗證者：確保模型的準確性與區塊鏈
去中心化預測與共享可更新模型（SUM）框架通過利用區塊鏈的去中心化特性徹底改變了數據驗證。這確保了模型更新的透明性、不可變性和集體精煉，提高了預測準確性並降低了數據篡改的風險。SUM促進了一個協作生態系統以持續改進模型，承諾開創準確、安全和透明的預測分析的新時代。
數據向量化者：精簡人工智慧數據準備
向量轉換對於人工智慧的準備至關重要。它將原始數據轉換為人工智慧模型可以有效處理的結構化格式。這一步對於編碼數據、標準化數值、管理高維數據以及優化人工智慧訓練和預測至關重要。通過使數據適合人工智慧，向量轉換加速了人工智慧應用的開發，提高了模型的準確性和可擴展性。
DIN協議通過一系列簡潔的步驟精簡數據處理，確保數據的完整性和隱私：
數據收集：收集者從多種來源收集鏈上和鏈下數據。
驗證路由：數據根據其本地部署的模型轉發到選定的驗證者。
驗證：驗證者利用計算資源預測並確定數據的準確性。
隱私處理（數據集）：經過驗證的數據通過ZK處理器進行隱私增強。
模型更新：相關模型與最新數據進行精煉，並在驗證者之間更新。
向量轉換：計算節點將經過驗證的數據轉換為向量。
隱私處理（向量）：向量通過ZK處理器進行隱私處理。
數據最終化：最終數據集和向量存儲在IPFS上，使第三方可訪問。 #GODINDataForAI #DIN #binanceweb3airdrop
