Nesa lance un système de réputation d’IA décentralisé basé sur l’apprentissage par renforcement profond
Foresight News rapporte que le projet blockchain d’IA Nesa a lancé un système de réputation d’IA décentralisé basé sur l’apprentissage par renforcement profond, visant à aider d’autres réseaux d’IA décentralisés à relever les défis de la scalabilité. Le système est divisé en trois boucles de contrôle : le routage par requête, le remplacement à chaud et le rééquilibrage de capacité, ainsi que l’évolution au niveau des mineurs. Grâce à l’apprentissage par retour d’information, le système équilibre la latence, le coût et l’utilisation.
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