La plupart des écosystèmes d'IA optimisent encore la visibilité. @DeepNodeAI optimise pour la contribution. Ce qui se démarque n'est pas la présentation ou le polissage du récit, mais la manière dont la valeur est mesurée. Les modèles ne gagnent pas en pertinence par le biais des cycles d'attention. Ils gagnent en pertinence lorsque les gens s'y fient de manière répétée. L'utilisation devient le signal, pas le marketing. @MindoAI Il n'y a pas de courbe de récompense artificielle ici. Pas d'incitations prédéfinies soutenant les choses. Si un modèle résout de réels problèmes, la demande s'accumule naturellement et les récompenses suivent cette demande. Si ce n'est pas le cas, il s'efface. Cette boucle de rétroaction impose un état d'esprit différent pour les bâtisseurs. Livrer compte plus que raconter des histoires. La confiance se gagne par la cohérence, pas par des annonces. C'est un système plus silencieux, mais aussi plus strict. Et c'est exactement pourquoi il semble structurellement solide.