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La red descentralizada de aprendizaje automático BitTensor opera con un modelo de subredes competitivas que recompensa a quienes generan inteligencia en función de la calidad de sus resultados. En lugar de depender de centros de datos centralizados, la asignación de recursos computacionales se dirige hacia los nodos activos. El desafío estructural consiste en evitar que las subredes de poco valor diluyan las emisiones de tokens y, al mismo tiempo, garantizar que los incentivos de los validadores sigan alineados con la utilidad real de los modelos a lo largo del tiempo