.@OpenGradient nó de scout É óbvio que se dados ruins entrarem, os resultados serão ruins. O nó de scout está bloqueando isso. Três etapas de purificação e validação de dados 1) Verificação de autenticidade: filtra dados manipulados ou tendenciosos entre os inúmeros dados disponíveis na internet. O nó de scout verifica criptograficamente se a fonte dos dados é confiável e se não foi alterada durante a transmissão. 2) Remoção de ruído e rotulagem: remove ruídos desnecessários para o aprendizado ou inferência do modelo, processando os dados em uma forma que o modelo de IA possa entender imediatamente. 3) Conexão segura: esses nós que operam dentro da arquitetura HACA constroem conexões seguras com fontes de dados externas, garantindo que os dados estejam em um estado 'verificado' desde o momento em que entram na rede. A rigorosidade em não permitir a entrada de dados ruins é a força que o nó de scout da OpenGradient possui.