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¿Has visto el blog "Los datos erróneos cuestan miles de millones" que Walrus publicó el 22 de enero? Ellos señalaron que los datos erróneos hacen que las empresas pierdan cientos de miles de millones de dólares cada año, y la función de verificabilidad de Walrus puede usar la evidencia en la cadena para garantizar la integridad de los datos, sin depender de auditorías de terceros. Esto me hace pensar que lo que más falta en la era de la IA no es la capacidad de cálculo, sino una capa de datos confiables.

Antes, siempre me preocupaba que el conjunto de datos fuera manipulado al entrenar modelos, ahora Walrus convierte Blob en activos verificables, y los desarrolladores pueden vender conjuntos de datos de forma segura para ganar dinero. Piensa en cómo los creadores pueden subir contenido y también proporcionar pruebas de autenticidad. Su informe dice que esto ya ha atraído a proyectos de IA para probarlo. Si estás en el aprendizaje automático, ve a walrus.xyz/news a leer ese artículo, podrás aprender cómo usar la verificabilidad para construir un mercado de datos, es súper profundo y te hará reflexionar sobre cómo la calidad de los datos determina el éxito o fracaso de la IA.