ในยุคที่ข้อมูลที่ผิดและข้อผิดพลาดในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์สามารถมีผลกระทบต่อระดับโลกอย่างหนักแน่นYesNoError ($YNE) กลายเป็นพลังบุกเบิกในพื้นที่วิทยาศาสตร์การกระจายอํานาจ (DeSci) ขับเคลื่อนโดยโมเดล o1 ที่ทันสมัยของ OpenAI $YNE ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อตรวจสอบเอกสารการวิจัยเพื่อหาข้อผิดพลาดทางคณิตศาสตร์ความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลและข้อบกพร่องด้านระเบียบวิธีทําให้มั่นใจได้ถึงความสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของความรู้ทางวิทยาศาสตร์

ภารกิจของ YesNoError

ด้วยการตีพิมพ์งานวิจัยกว่า 90 ล้านรายการทั่วโลก ความผิดพลาดทางคณิตศาสตร์แม้เล็กน้อยก็สามารถก่อให้เกิดผลกระทบที่สำคัญ ในตุลาคม 2024 การศึกษาที่อ้างถึงความเป็นพิษของเครื่องใช้ครัวสีดำทำให้เกิดความหวาดกลัวระดับโลกเนื่องจากความผิดพลาดในการคูณที่ง่ายดาย ระบบ o1 ของ OpenAI พบความผิดพลาดนี้ในเวลา 30 วินาที เพียงเพียง 0.30 ดอลลาร์ การเกิดเหตุนี้ยืนยันถึงความจำเป็นของพันธกิจของ YesNoError:

• วิทยาศาสตร์การตรวจสอบในมาตราส่วนใหญ่: ระบุข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้อง และข้อมูลที่ปลอมแปลง
• เร่งความเร็วของมนุษย์: ปรับปรุงความแม่นยำและความเชื่อถือของข้อความวิทยาศาสตร์
• เปิดเผยความจริง: เสริมความไว้วางใจในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ผ่านความโปร่งใส

เทคโนโลยีที่อยู่หลัง YesNoError

แพลตฟอร์ม YesNoError ใช้โครงสร้าง AI แบบหลายชั้นที่:

1. รับประทานและแยกวิเคราะห์: เก็บรวบรวมและแยกเนื้อหาของเรื่องวิทยาศาสตร์
2. การวิเคราะห์ตามชิ้น: ตรวจสอบเอกสารในส่วนที่จัดการได้สำหรับการสำรวจอย่างละเอียด
3. ตัวประสานงานหลายหน่วย: ประสานงานระหว่างโมเดล AI หลายรูปแบบสำหรับการตรวจสอบอย่างละเอียด
4. การปรับปรุงแบบวนซ้ำ: ปรับปรุงความสามารถของมันอย่างต่อเนื่อง โดยอ้างอิงจากคำแนะนำและผลลัพธ์

บทบาทของ $YNE โทเค็น

โทเค็น $YNE เป็นส่วนหลักของระบบนิเวศเซ็นทรัลของ YesNoError ที่สนับสนุนการตรวจสอบโดยชุมชน การจัดทำงบประมาณ และสิ่งส่งตอบแทน

สิ่งที่มีประโยชน์และคุณสมบัติ

1. การกำหนดลำดับตามชุมชน

   • การจัดสรรทรัพยากรที่สะสม: เจ้าของโทเค็นรวมทรัพยากรเพื่อสนับสนุนการตรวจสอบในหลายๆ ด้าน เช่น ความปลอดภัยของ AI หรือโรคมะเร็ง
   • การลงคะแนนเสียงและการเปิดรับรายละเอียด: ตัดสินใจว่าจะจัดลำดับเรื่องหรือเอกสารเรื่องใดให้เป็นลำดับความสำคัญสำหรับการทบทวน

2. การจัดเรียงสิ่งส่งเสริม

   • รักษาการตรวจสอบเป็นสาธารณสุขโดยไม่ ขึ้นอยู่กับเงินทุนสถาบันเพียงอย่างเดียว
   • รางวัลนักวิจัย ผู้ตรวจสอบความถูกต้อง และสมาชิกในชุมชนสำหรับการเข้าร่วม

3. กลไกการเผาเหรียญ

   • การซื้อคืนและการเผา: ลดจำนวนหุ้นที่วางจำหน่ายโดยการซื้อคืนและเผาโทเค็น
   • เกณฑ์การเผาถ่านรักษาความเสถียรของตลาดในขณะที่ยังรักษาความเหมาะสมของ Likuidity อยู่ในขณะเดียวกัน

4. การสนับสนุนการตรวจสอบการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

   • จัดทำทรัพยากรสำหรับวิกฤตการเกิดขึ้นหรือการศึกษาที่ขัดแย้ง
   • ตรวจสอบความครอบคลุมต่อเนื่องของลำดับความสำคัญในการวิจัยที่เปลี่ยนแปลงไป

$YNE Roadmap & แผนการดำเนินงาน

The แผนที่ต่อไปนี้อธิบายการวิวัฒนาการของ YesNoError (YNE) ตั้งแต่แนวคิดเบื้องต้นจนถึงระบบนิติบุคคลการตรวจสอบขนาดใหญ่ที่ทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ แนวทางขั้นตอนนี้รวมถึงขั้นตอนก้าวหน้า การปรับปรุงเทคนิค การนำสู่การใช้โทเคน พันธมิตร และกลยุทธ์การลดความเสี่ยงเพื่อให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์มสามารถบรรลุผลกระทบที่ยั่งยืนและสามารถขยายขนาดได้

4.1 เป้าหมายระยะเวลาที่แบ่งเป็นรอบ

ช่วงที่ 1: การตรวจสอบ MVP และ Pilot

• ขอบเขต:
  ดำเนินการตรวจสอบ AI ในขอบเขตจำกัดบนเลือกสรรแหล่งข้อมูลวิจัยบางส่วนในหลายสาขาวิชา (เช่น การแพทย์ เศรษฐศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์) ตรวจสอบความสามารถของไดร์เวอร์ข้อมูลสังเคราะห์ในการฉีดซึมและตรวจจับข้อผิดพลาดที่รู้จัก โดยโชว์ความเป็นไปได้ในการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์อย่างเข้มข้น

• สิ่งที่ต้องส่งมอบ:

  • การพัฒนาผลิตภัณฑ์มินิเมียมไวเอเบิล (MVP) ต้นแบบแรกด้วยการจัดออร์เคสตราชั้นเชิงพาณิชย์หลายตัวอย่างเช่น Math Checker, Methodology Checker, Factual/Reference Checker, และ Logic Checker
  • การรวมรหัส $ YNE ในระยะแรก เพื่อให้นักวิจัยและสถาบันสามารถใช้เงินทุนในการตรวจสอบแบบทดลองสำหรับบทความที่เฉพาะเจาะจงได้
  • เกณฑ์มาตรฐานในการตรวจหาอัตราการตรวจหาข้อผิดพลาด ต้นทุนการตรวจสอบ และความล่าช้าในการประมวลผล

• ผลลัพธ์:
  สร้างรายละเอียดการพิสูจน์เพื่อแสดงความเป็นไปได้และดึงดูดผู้นำการใช้งานเร็วๆนี้สำหรับแพลตฟอร์ม

ขั้นตอนที่ 2: การขยายขนาดที่ผสมผสานกับโทเค็น

• ขอบเขต:
  ขยายความสามารถในการประมวลผลได้สูงสุดถึง 10,000 บทความวิจัยต่อวัน พร้อมทั้งนำเสนอกลไกการคัดเลือกโดยชุมชนสำหรับการตรวจสอบหัวข้อทางธีม (เช่น โควิด ยาว ความปลอดภัยของ AI ออนโคโลยี)

• สิ่งที่ต้องส่งมอบ:

  • การรวมระบบเต็มรูปแบบของตัวโทเค็น $YNE ทำให้สามารถชำระเงินได้อย่างราบรื่นสำหรับการตรวจสอบและการระดมทุนร่วมกันสำหรับการทบทวนในขอบเขตขนาดใหญ่
  • เอเจนต์ AI ที่พิเศษและพัฒนาขึ้น เป็นไปได้ว่ารวมถึงโมดูลที่เฉพาะเจาะจง (เช่น พันธุศาสตร์, การทดลองทางคลินิก) ตามความต้องการของผู้ใช้งาน
  • ความร่วมมือกับวารสารวิชาการและหอสมุดวิจัยเพื่อทดสอบการรวมตัวของการตรวจสอบ YNE เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการบรรณาธิการ
  • การพัฒนาแพลตฟอร์มตรวจสอบ AI ที่สามารถให้นักวิจัยได้รับใบอนุญาต ทำให้สถาบันสามารถนำความสามารถของ YNE เข้าสู่กระบวนการตรวจสอบของพวกเขาได้

• ผลลัพธ์:
  บรรลุความสามารถในการปรับเปลี่ยนงานดำเนินการและเสริมความนิยมภายในชุมชนวิทยาศาสตร์

เฟส 3: แพลตฟอร์มการตรวจสอบวรรณกรรมแบบสากล

• ขอบเขต:
  สร้าง YNE เป็นแพลตฟอร์มหลักสำหรับการตรวจสอบวรรณกรรมวิทยาศาสตร์ทั่วโลก รวมถึงความสามารถขั้นสูงของ AI และอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่แข็งแกร่งเพื่อให้สามารถเข้าถึงได้สะดวกสบายสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่หลากหลาย

• งานที่ต้องส่ง

  • ความสามารถในการตรวจสอบวรรณกรรมอย่างละเอียดทั้งหมด สนับสนุนกระบวนการรับเข้าและประเมินเอกสารเก่าและเอกสารที่เผยแพร่ล่าสุด
  • ระบบการจัดอันดับคุณภาพแบบไดนามิกที่ประเมินการเป็นวิธีวิจัยที่มีความเข้มแข็งทางวิธีการ การทำซ้ำได้ และการปฏิบัติตามมาตรฐานข้อมูล
  • การตรวจสอบการฉ้อโกงสำหรับการระบุรูปแบบข้อมูลที่สงสัยและการป้องกันความผิดทางวิทยาศาสตร์
  • แดชบอร์ดสาธารณะที่แสดงตัวชี้วัดที่รวมกัน ทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถติดตามแนวโน้มการวิจัยและประเมินความสมบูรณ์ของสาขาต่าง ๆ

• ผลลัพธ์:
  โดยตำแหน่ง YNE เป็นมาตรฐานที่ยึดถือในเลกธุรกิจวิจัยโดยสถาบันวิทยาศาสตร์ ส่งเสริมความเชื่อมั่นและความโปร่งใสในการวิจัย

ขั้นตอนที่ 4: การปรับปรุงต่อเนื่องและการปกครองแบบกระจาย

• ขอบเขต:
  การเปลี่ยนภาวะการปกครองที่กระจายอำนาจไปสู่รูปแบบที่กระจายแล้วให้กับเจ้าของตั๋ว $YNE เพื่อเป็นผู้ร่วมกำหนดทิศทางของแพลตฟอร์ม ปรับปรุงระบบตรวจสอบ AI อย่างต่อเนื่องตามคำแนะนำจากผู้ใช้และอุปสรรคที่เกิดขึ้นขึ้นใหม่

• ผลงานที่จะส่งมอบ:

  • การตัดสินใจที่ไม่มีการกำหนดมาจากบุคคล ทำให้สามารถกำหนดลำดับความสำคัญของพื้นที่วิจัยและแคมเปญตรวจสอบโดยชุมชนได้
  • การปรับปรุง AI ต่อเนื่องผ่านการปรับปรุงแบบวงจรและการตอบรับข้อมูลที่ซับซ้อน
  • การอัปเดตประจำเพื่อเพิ่มความยั่งยืนในการเงินสำหรับการตรวจสอบขนาดใหญ่ในขณะที่ยังคงความคุ้มค่า

• ผลลัพธ์:
  สร้างระบบนิเวศที่สามารถดำเนินการด้วยตนเองและปรับตัวได้ตามความต้องการของชุมชนวิทยาศาสตร์และอื่นๆอย่างยืดหยุ่น

โดยการปฏิบัติตามแผนการดังกล่าว YesNoError มุ่งหวังที่จะเปลี่ยนการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์จากกระบวนการที่แยกแยะและดำเนินการด้วยวิธีด้วยตนเองเป็นกระบวนการอัตโนมัติที่มีขนาดใหญ่และโปร่งใสในระดับโลก

ความสำเร็จสำคัญ

• การเผยแพร่เอกสาร Whitepaper: เปิดตัว v1.0 โดยระบุวิสัยทัศน์ของโครงการและรายละเอียดทางเทคนิค
• การตรวจสอบ AI อย่างมาก: ตรวจสอบงานวิจัยกว่า 3,913 รายการ ค้นหาข้อผิดพลาดในอัตรา 9%
• การเติบโตของชุมชน: ผู้ถือสกุลเงินกว่า 13.4k คนและความสนใจระดับสูงที่เพิ่มขึ้น
• การขยายคณะที่ปรึกษา: กำลังสร้างทีมผู้เชี่ยวชาญเพื่อคำแนะนำในการกำหนดทิศทางของโครงการในอนาคต

วิธีการซื้อ $YNE

การจัดซื้อ$YNE นั้นง่ายและตรงไปตรงมา เริ่มต้นด้วยการเลือกหนึ่งในการแลกเปลี่ยนที่สําคัญที่มี$YNE อยู่ในรายการเช่น เกต.io. สร้างบัญชีในตลาดและทำการยืนยันตัวตน KYC ที่จำเป็น (ถ้ามี)

แหล่งที่มาของรูปภาพ: Coinmarketcap

ฝากเงินเข้าบัญชีของคุณ ไม่ว่าจะเป็นเงินตราจริงหรือสกุลเงินดิจิตอลอื่น ๆ เช่น USDT หลังจากที่เติมเงินเข้าบัญชีแล้ว ค้นหาคู่การซื้อขาย $YNE (เช่น YNE/USDT) และวางคำสั่งซื้อขายของคุณ หลังจากซื้อ $YNE โอนโทเค็นของคุณไปยังที่เก็บไว้ให้ปลอดภัยกระเป๋าเงินที่เข้ากันได้กับ Web3เพื่อให้มั่นใจในการเก็บรักษาอย่างปลอดภัย

สรุป

การผสม AI และบล็อกเชนของ YesNoError ไม่ได้เพียงแค่การแก้ไขข้อผิดพลาด มันเกี่ยวกับการเรียกคืนความเชื่อในวิทยาศาสตร์ โดยการทำให้ชุมชนทั่วโลกร่วมกันตรวจสอบการวิจัย $YNE สร้างรากฐานที่โปร่งใสและเชื่อถือได้สำหรับการก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์

เมื่อโครงการขยายตัว ผลกระทบต่อสาขาต่างๆ เช่น จริยธรรมในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ การดูแลสุขภาพ และวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมอาจเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ ซึ่งเสริมสร้างเป้าหมายสุดท้าย: ความจริงและความโปร่งใสในวิทยาศาสตร์