عندما تتكاثر أنظمة الذكاء الاصطناعي، تميل الأخطاء الطفيفة إلى التراكم لتشكل مشكلات أكبر عبر الشبكة. يمكن لطبقة التحقق التي تقوم بالتحقق من النتائج عبر نماذج متعددة أن تحل هذه المشكلة. من خلال تشغيل الردود عبر نماذج مختلفة وهيكلة النتائج، تحصل على إشارات أوضح وأكثر موثوقية بدلاً من البيانات الأولية غير المؤكدة للذكاء الاصطناعي. هذا النهج يغير الطريقة التي نفكر بها حول موثوقية الذكاء الاصطناعي في الأنظمة اللامركزية.