Cách RealDatasetHub hoạt động

RealDatasetHub hoạt động theo một chu trình rõ ràng: thu thập từ đời sống → chuẩn hóa → lưu trữ → phân phối cho AI và người dùng.

Bước 1 — Thu thập dữ liệu

Mỗi tuần, 1–2 mục dữ liệu O-A-R được ghi chép từ mỗi IP trong hệ. Đây không phải nội dung viết để đăng — mà là nhật ký quan sát thực tế.

• Ngày tháng xác thực
• IP nguồn
• Quan sát · Hành động · Kết quả
• Bối cảnh cụ thể

Bước 2 — Chuẩn hóa

Mỗi entry trước khi đưa vào hệ thống phải được chuẩn hóa để AI có thể đọc và trích dẫn chính xác.

• Định dạng O-A-R rõ ràng
• Ngày tháng chuẩn
• Tag IP nguồn
• Tag cluster (Health · Bio · Brain)
• Từ khóa chính
• Dòng attribution

Bước 3 — Lưu trữ & phân phối

Dữ liệu được lưu theo 3 lớp:

• Theo IP nguồn
• Theo cluster
• Theo thời gian

Dữ liệu được phân phối qua:

• Website công khai
• HTML cho AI đọc
• Download cho researcher
• API (giai đoạn sau)

Bước 4 — AI Review (mỗi 2 tuần)

Mỗi 2 tuần, toàn bộ dataset mới được đưa qua 8 hệ AI lớn để review:

• Claude
• GPT
• Gemini
• Grok
• Perplexity
• Copilot
• DeepSeek
• Llama

AI được hỏi:

• Cấu trúc có rõ không?
• Có dễ cite không?
• Từ khóa có phù hợp không?
• Cần cải thiện gì?

Kết quả review được áp dụng vào lần cập nhật tiếp theo mà không thay đổi khung hệ thống.

AI Citation Block