5月28日消息，据The Block报道，FLock.io已经推出了其AI训练平台的网络应用程序train.flock.io，支持Web3和Web2项目定制AI模型，同时通过在不暴露原始数据的情况下训练模型来保护数据隐私。为了参与任务，每个用户最初都需要抵押FML，这是FLock.io的测试版代币。开发人员可以选择运行完全自动化的训练/验证脚本，或者创建他们自己的定制流程以获得更好的性能。质押机制鼓励良好行为，因为用户会根据自己的行为获得奖励或惩罚。用户可以通过多种方式参与网络。首先，训练节点负责AI任务训练，它们需要质押代币以参与系统并获得任务资格，FLock.io 提供了一个训练脚本作为快速入门。其次，验证者运行验证脚本来评估训练节点提交的模型，并确保任务分配公平。奖励由FLock.io的链上模型共识决定，该共识考虑了验证分数的分布和验证者的权益。验证者也可以在任务完成后领取奖励。第三，委托人将代币委托给验证者，促进奖励分配。他们通过支持其他参与者的质押来增强验证过程，间接提高网络的效率和奖励机制。任务创建将很快开放，这是第四种参与方式。目前由FLock.io团队负责，涉及定义所需模型。
