一个新的现实世界智能模型来了。 @BeaconProtocol 和 @DIMO_Network 正在利用真实的车辆数据构建第一个社区训练的燃油效率模型。 它是个性化的，保护隐私的，并由去中心化的人工智能驱动。

2/ 这始于 @DIMO_Network 驾驶员。 通过选择加入，他们与 @BeaconProtocol 分享他们的车辆数据——如驾驶行为和诊断信息——这是一个专为将 AI 连接到高价值数据源而构建的数据协调层。 FLock 然后私密且安全地摄取这些数据，为 AI Arena 做准备：一个全球去中心化的 AI 训练场。

3/ 任务：建立一个实时辅导系统，帮助司机和车队经理提高效率并延长车辆使用寿命。 结果：一个像实时教练一样运作的燃油效率模型。

4/ 该模型分析驾驶行为、车辆诊断和其他因素，以提供可操作的见解： • 检测激进驾驶 • 标记机械效率低下 • 建议新的驾驶模式

5/ 这个模型的不同之处在于大规模个性化。 它为每个驾驶员建立了一个独特的性能基准，然后将其与DIMO网络中的更广泛基准进行比较，从而解锁有针对性的、节省成本的反馈。

6/ “你今天由于急刹车多烧了4美元。” “你的燃油混合物过浓，是时候进行调校了。” “你花费比平均F-150司机多20%。” 数据转化为指导。指导转化为更好的决策。

7/ 这就是去中心化人工智能在现实世界中的样子： • 透明的数据所有权 • 全球开放模型协作 • 对日常用户的切实影响 由 DIMO 和 Beacon Protocol 提供 🤝