Estamos acercándonos rápidamente a un futuro donde millones de agentes de IA operarán en múltiples organizaciones para coordinar el trabajo, transferir fondos y tomar decisiones. Sin embargo, para que todo esto funcione sin problemas, estos agentes deben poder retener su memoria de manera fluida a través de diferentes aplicaciones y sesiones.
Este es exactamente el desafío que aborda Walrus Memory. La plataforma equipa a los agentes de IA con un sistema de memoria verificable y portátil que pueden llevar, compartir y en el que pueden confiar completamente. Desde cero, está diseñado específicamente para facilitar la coordinación de agentes a gran escala.
¿Tus materiales de marca de inteligencia artificial siempre parecen pertenecer a varias empresas completamente diferentes? @at_bellyseal fue diseñado específicamente para aquellos que están frustrados por este problema exacto. Al enseñar al sistema tu estilo visual único solo una vez, puedes producir continuamente gráficos altamente uniformes. Tienes la opción de explorar modelos desarrollados por otros creadores, o puedes proporcionar tus propios archivos de referencia para establecer una estética personalizada. Lo mejor de todo es que mantienes la propiedad absoluta sobre tu modelo entrenado y cada pieza de contenido que genera, con Walrus guardando de forma segura los recibos.
Marca tu calendario para el vie 22 de mayo, 9 a.m. PT / 6 p.m. CET.
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Durante nuestro tiempo en Sui Live, le hicimos a los creadores una pregunta que invita a la reflexión sobre qué pasaría si su agente de IA perdiera completamente la memoria mañana. La mayoría de los encuestados sintió que el impacto sería absolutamente devastador. Aunque un pequeño número mencionó que mantienen respaldos, cada persona coincidió en que verse obligado a empezar desde cero es el peor de los escenarios. Esto resalta una necesidad crucial: la memoria del agente debe ser tanto persistente como portátil para que pueda seguir a un usuario de un agente a otro sin problemas. Proporcionar esta experiencia sin interrupciones es exactamente para lo que fue diseñado Walrus.
Nuestro stand de exhibición está completamente lleno de visitantes en este momento. Es increíblemente emocionante ver que casi todos los constructores que pasan están ansiosos por tener una charla sobre la memoria de agentes.
La memoria de la inteligencia artificial debería ser propiedad de la persona que la usa, en lugar de pertenecer al modelo subyacente. @EmanAbio destacó recientemente esta filosofía exacta al hablar sobre MemWal. Esta plataforma funciona como una capa de memoria completamente encriptada y portátil, diseñada específicamente para apoyar a los agentes de IA que operan en cualquier LLM.
La transmisión en vivo de Sui ha comenzado oficialmente, así que asegúrate de unirte a nosotros abajo 👇 Nos encantaría ver quién está siguiendo en tiempo real, así que por favor deja un 🦭 si estás viendo actualmente.
Buenos días desde Sui Live. El gran día finalmente llega hoy. Te damos una cálida bienvenida a que visites el stand de Walrus para recoger algo de merch y únete a nosotros para una charla interesante sobre datos verificables.
Una brecha sustancial separa un LLM estándar que simplemente ofrece respuestas conversacionales de un sistema avanzado equipado para ejecutar operaciones tangibles en el mundo real.
En la explicación a continuación, @GDanezis detalla las razones por las cuales nuestras bases tecnológicas actuales ya están demostrando ser inadecuadas para esta próxima ola de innovación.
Como señaló @GDanezis, la memoria de un agente funciona como mucho más que un simple registro informal de sus acciones pasadas. Este historial almacenado realmente sirve como la esencia central del agente, definiendo completamente su carácter único y estableciendo sus credenciales profesionales. 🦭
Muchas aplicaciones de criptomonedas se topan con un obstáculo conocido cuando dependen de información poco confiable de fuentes que no se pueden verificar. Los desarrolladores a menudo intentan solucionar esto aplicando parches, creando envoltorios, introduciendo mecanismos de reintento e instalando monitores. Aunque el programa pueda parecer que opera normalmente, simplemente no hay manera de probar que la información proporcionada es precisa o completamente inalterada. A lo largo de este proceso, tu aplicación está manejando transferencias financieras, gestionando agentes y ejecutando lógica crucial. Al final, crear un sistema de alto riesgo basado en datos que carecen de certeza absoluta inevitablemente conducirá a un fracaso que estarás completamente incapaz de rastrear o explicar.
La comunidad de Walrus ya está activa en @SuiNSdapp. Únete para conectar con los holders de WAL, constructores y todos los que siguen el ecosistema. 🔥👇 https://suins.io/communities/walrus
Aquí hay una observación interesante a considerar. Durante el ciclo anterior, la principal preocupación era averiguar quién poseía la mayor cantidad de liquidez. A medida que avanzamos hacia el próximo ciclo, ese enfoque se trasladará a identificar a los agentes que dependen de datos verificables. Aunque el panorama de este espacio se ha transformado por completo, los riesgos y recompensas subyacentes siguen siendo exactamente los mismos.
Gracias a nuestra colaboración con @tatum_io, tenemos una actualización importante para todos los constructores y agentes. Finalmente puedes decir adiós al tedioso proceso de reconstruir información de blockchain un bloque a la vez. Los conjuntos de datos completos para Ethereum, Bitcoin y BSC ahora son accesibles instantáneamente en Walrus, y estamos preparando la introducción de más de 100 redes muy pronto. Al empaquetar estos datos de blockchain verificables y estructurados completamente en la cadena, hemos asegurado que estén totalmente preparados para análisis, entrenamiento de IA y flujos de trabajo agentes a gran escala.
La inteligencia artificial a veces insistirá con confianza en que tiene la respuesta correcta, solo para basar sus afirmaciones en publicaciones aleatorias de Facebook. Un análisis reciente puesto de manifiesto por @nytimes ilustra este problema exacto, mostrando que las Descripciones de IA de Google aciertan solo el 90% de las veces. La verdadera preocupación para los usuarios radica en ese 10% que falta. Cuando los sistemas dependen de fuentes no verificables, caen víctima de la trampa clásica donde una entrada de mala calidad lleva directamente a una salida de mala calidad. Superar este peligro específico es exactamente por qué los datos verificables son tan importantes hoy en día, y proporcionar esa fiabilidad es el propósito fundamental detrás de la creación de Walrus.
Todo el ecosistema DeFi está impulsado por datos. Ya sea tratando con historiales de transacciones, lógica fuera de la cadena o feeds de precios, cada componente crucial de la infraestructura depende en gran medida de que los datos estén accesibles en el mismo instante en que se necesitan. Walrus proporciona la base robusta donde estos datos verificables operan.
¿Estás creando proyectos en Walrus y buscando más información sobre las próximas RFP y opciones de financiación? Te invitamos cordialmente a nuestras Horas de Oficina de RFP y Subvenciones que se llevarán a cabo mañana, 1 de abril, a las 12 p.m. UTC. El evento se llevará a cabo en el canal de Horas de Oficina de Discord. No dudes en pasar y llevar cualquier pregunta que puedas tener.
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