PIN AI là gì? Hiểu Rõ Về Công Nghệ PIN AI

Một trong những yếu tố đặc biệt của dự án PIN AI chính là giao thức Proof of Engagement (PoE). Đây là một giao thức được thiết kế đặc biệt để xác nhận và thưởng cho người dùng dựa trên mức độ tương tác và hoạt động của họ trong hệ sinh thái PIN. Giao thức này đảm bảo rằng người dùng sẽ được công nhận và thưởng cho việc đóng góp dữ liệu, đồng thời vẫn bảo vệ quyền sở hữu và bảo mật thông tin cá nhân của họ.

Nhờ vào các tính năng bảo vệ quyền sở hữu dữ liệu và bảo mật, người dùng có thể yên tâm rằng dữ liệu của họ sẽ được bảo vệ bằng AI trực tiếp trên thiết bị và các biện pháp mã hóa trên nền tảng blockchain. Người tham gia sẽ nhận được phần thưởng khi tiếp tục tham gia vào hệ thống, trong khi vẫn giữ quyền kiểm soát tuyệt đối đối với dữ liệu cá nhân của mình.

Giao thức PoE còn giúp xây dựng một hệ sinh thái mở, khuyến khích kết nối dữ liệu và cung cấp những dữ liệu ngữ cảnh giá trị cho các dịch vụ AI. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà phát triển sáng tạo và xây dựng những dịch vụ mới dựa trên dữ liệu cá nhân độc đáo có trong hệ sinh thái của PIN AI.

• Quyền kiểm soát dữ liệu toàn diện: PIN AI mang đến khả năng xử lý các tác vụ nhạy cảm ngay trên thiết bị, bảo vệ thông tin quan trọng khỏi nguy cơ rủi ro. Đối với những tác vụ yêu cầu tính toán phức tạp hơn, hệ thống sử dụng đám mây nhưng vẫn đảm bảo rằng người dùng luôn có quyền kiểm soát toàn bộ dữ liệu của mình.
• Công nghệ bảo mật ưu việt: Sử dụng mô hình BERT, PIN AI có khả năng phát hiện và ẩn danh các thông tin cá nhân (PII), đảm bảo sự bảo mật tuyệt đối và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu. Đặc biệt, với việc tích hợp mô hình RAG và GraphRAG, hệ thống không chỉ truy xuất thông tin nhanh chóng mà còn thực hiện các tác vụ logic phức tạp, mang lại phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
• Chỉ số cá nhân (Personal Index): Đây là một tính năng độc đáo của PIN AI, giúp thu thập và tổ chức dữ liệu cá nhân từ cả thiết bị lẫn đám mây, tạo thành một biểu đồ tri thức động. Nhờ vậy, AI có thể học hỏi và cải thiện liên tục, mang đến những phản hồi ngày càng chính xác và phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng.
• Quy trình làm việc tự động (Autonomous Workflows): Các mô hình AI cá nhân trên thiết bị của người dùng sẽ tự động điều chỉnh theo thói quen và sở thích của họ. Đồng thời, những mô hình trên đám mây sẽ tổng hợp dữ liệu ẩn danh để nâng cao hiệu suất chung của hệ thống, từ đó mang lại một trải nghiệm AI hoàn thiện và cá nhân hóa hơn mỗi ngày.