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提出了DD-Elo，一种通过漂移扩散模型整合步级数据以加速技能评估和评级适应的国际象棋评级系统，同时保持与传统Elo的一致性。
作者介绍了LQS v3.1，一种使用多预言机共识和签名证书评估AI训练数据的开放方法，并附有已发表的论文和公共指数。该方法旨在解决AI训练数据市场中独立质量评估的瓶颈问题。