Когда системы ИИ распространяются широко, незначительные неточности имеют тенденцию накапливаться и превращаться в более крупные проблемы по всей сети. Слой проверки, который кросс-валидирует выводы с помощью нескольких моделей, может решить эту проблему. Запуская ответы через разные модели и структурируя результаты, вы получаете более ясные и более надежные сигналы вместо необработанных, неподтвержденных данных ИИ. Этот подход меняет наше представление о надежности ИИ в децентрализованных системах.