La IA se está volviendo más inteligente mientras que los datos con los que se entrena están empeorando.
Internet está lleno de contenido sintético escrito por los mismos modelos que necesitan entradas frescas para mejorar.
El cuello de botella nunca fue el cálculo. Siempre fue la calidad de los datos humanos que alimentan el sistema.
$RENDER solucionó el acceso a potencia de GPU distribuida. $TAO construyó incentivos en torno al entrenamiento de modelos descentralizados.
Vana resuelve la capa de entrada convirtiendo datos humanos reales y consentidos en un activo portátil.