GAEA 的核心价值在于打造一个“价值数据层”，帮助构建更有价值的 AI 训练数据集。通过连接用户网络，GAEA 利用其闲置的网络资源接入公网并收集必要的数据。之后，GAEA 节点会过滤冗余数据，对数据集进行拆分，最终收集到所需的信息。这是 GAEA 价值数据层的第一步。
GAEA节点收集的数据将通过零知识证明处理器（ZK）和算力证明处理器（OP）进行处理，形成一个动态的GAEA数据集。该数据集的优势在于其多样化的技术筛选，将为未来的AI训练提供更可靠的参考样本。该数据集将被当前主流的AI模型用于训练，并形成GAEA独有的数据审核视角。该视角将持续优化流程，与主流AI模型交互，形成更有效的数据收集策略，并在第一阶段反馈给GAEA节点。
这样，控制公共网络访问的节点将能够从公共网络中收集更符合AI预期的数据，从而完成整个系统的优化反馈循环。
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