Em uma rede descentralizada, como garantir que os nós estejam dispostos a continuar fornecendo poder computacional de alta qualidade? O documento técnico de #QuackAI $Q descreve detalhadamente seu "mecanismo de incentivo e punição". Não se trata de uma simples distribuição de tokens, mas sim de um conjunto complexo de modelos de jogo.
Cada nó que participa da inferência deve fazer um staking de $Q tokens, o que estabelece uma base de crédito. Quando o nó completa a tarefa de inferência de IA, o sistema valida a precisão de seus resultados por meio de um algoritmo de consenso. Cálculos de alta qualidade receberão recompensas de $Q , enquanto nós que fornecem dados incorretos ou que têm atrasos excessivos enfrentarão penalidades (Slashing). Este mecanismo garante que a rede QuackAI mantenha uma estabilidade e velocidade de resposta semelhantes às de um servidor centralizado, mesmo sob alta demanda de concorrência. A elegância da tecnologia não está na complexidade, mas em como aproveitar o poder da descentralização para construir serviços mais confiáveis do que os centralizados.