真實世界智慧的新模型現已推出。 、@BeaconProtocol 和 @DIMO_Network 正在使用真實車輛數據構建第一個經過社區培訓的燃油效率模型。 它是個人化的、保護隱私的，並由去中心化的 AI 提供支援。

2/ 這從 @DIMO_Network 驅動程序開始。 通過加入加入，他們可以與 @BeaconProtocol 共用他們的車輛數據（例如駕駛行為和診斷）， 是一個專為將 AI 連接到高價值來源而構建的數據協調層。 然後，FLock 以私密且安全的方式攝取這些數據，為 AI Arena（一個全球性的去中心化 AI 訓練場）做好準備。

3/ 任務：構建實時指導系統，説明駕駛員和車隊經理提高效率並延長車輛使用壽命。 結果：一個功能類似於即時教練的燃油效率模型。

4/ 該模型分析駕駛行為、車輛診斷和其他因素，以得出可作的見解： • 檢測激進駕駛 • 標記機械效率低下 • 建議新的駕駛模式

5/ 這種模式的不同之處在於大規模的個人化。 它為每個驅動程式建立了一個獨特的性能基準，然後將其與 DIMO 網路中更廣泛的基準進行比較，從而獲得有針對性的、節省成本的反饋。

6/ “由於急刹車，你今天比平時多燒了 4 美元。” “你的燃料組合很豐富，是時候調整一下了。” “你比普通 F-20 司機多花 150%。” 數據轉化為指導。指導轉化為更好的決策。

7/ 這是去中心化 AI 在現實世界中的樣子： • 透明的數據擁有權 • 全球開放模式協作 • 對日常用戶產生切實影響 由 、DIMO 和 Beacon Protocol 🤝 提供