自动驾驶汽车可以通过比较其本地模型的行为与其他车辆模型的分布式网络来在去中心化AI模型验证中使用相似性搜索。 这种方法允许每辆汽车验证其决策，而无需依赖中央服务器。 例如，当汽车遇到新情况时，它可以查询驾驶情况的分布式数据库以及来自其他车辆的相应模型响应。 通过查找类似的情况并比较结果，汽车可以验证其模型的预测是否与网络的集体行为一致。 这种方法确保了一致性，并实时捕获潜在错误，同时保护隐私和可扩展性。
为了实现这一点，每辆车都会使用其传感器数据（例如相机图像或激光雷达点云）生成驾驶场景的嵌入（数字表示）。 这些嵌入存储在分布式哈希表 (DHT) 或对等数据库中，并进行索引以实现快速相似性比较。 在验证决策（例如如何对过马路的行人做出反应）时，汽车会将其当前场景转换为嵌入，并在网络中搜索最接近的匹配项。 例如，旧金山的一辆汽车可能会发现，来自其他车辆的 95% 的类似场景都导致“减速”操作。 如果它的模型反而建议“保持速度”，则可以标记此差异以进行进一步分析或触发模型更新。 FAISS 或 Annoy 等工具可以优化搜索速度，而联邦学习技术可以在不暴露原始数据的情况下聚合模型更新。
挑战包括平衡延迟和准确性。 自动驾驶系统需要实时验证，因此相似性搜索必须在几毫秒内返回结果。 一种解决方案是按地理位置或上下文（例如，“夜间城市十字路口”）预先过滤场景，以减少搜索空间。 此外，嵌入设计至关重要：使用轻量级卷积神经网络 (CNN) 将传感器数据处理成紧凑的向量，可确保高效的存储和检索。 对于去中心化，IPFS 或基于区块链的存储等协议可以管理场景共享，同时确保数据完整性。 但是，边缘情况（例如罕见的天气条件）可能缺乏足够的类似条目，需要像基于规则的检查这样的后备机制。 通过将相似性搜索与去中心化共识协议相结合，自动驾驶系统可以创建一个强大、可扩展的验证层，该层可以适应现实世界的复杂性，而无需集中监督。