.@OpenGradient 的侦察节点 不好的数据进入就会产生不好的结果，这是显而易见的。侦察节点正在阻止这一点。 数据清洗和验证的三个阶段 1) 真伪验证：从互联网上大量数据中筛选出被操控或偏见的数据。侦察节点通过密码学验证数据的来源是否可靠，以及在传输过程中是否被篡改。 2) 噪声去除和标记：去除模型学习或推理中不必要的噪声，将数据加工成 AI 模型能够立即理解的形式。 3) 安全连接：在 HACA 架构内运行的这些节点与外部数据源建立安全连接，确保数据从进入网络的那一刻起就是“经过验证的状态”。 不让不好的数据有机会进入的严谨性，就是 OpenGradient 侦察节点所拥有的力量。