Nesa startet ein dezentralisiertes KI-Reputationssystem auf Basis von Deep Reinforcement Learning
Foresight News berichtet, dass das KI-Blockchain-Projekt Nesa ein dezentrales KI-Reputationssystem auf Basis von Deep Reinforcement Learning eingeführt hat, das anderen dezentralen KI-Netzwerken helfen soll, Skalierbarkeitsprobleme zu lösen. Das System ist in drei Steuerungsschleifen unterteilt: Routing pro Anfrage, Hot-Swap und Kapazitätsausgleich sowie Evolution auf Minerebene. Durch Feedback-Lernen balanciert das System Latenz, Kosten und Auslastung aus.
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