ＲＡＤＨＡ ６９
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La couche de mémoire AI — Comment Walrus et Zark Lab redéfinissent la découverte de données
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Dans les guerres de stockage décentralisé, le stockage seul ne suffit plus ; vous avez besoin d'"intelligence." @Walrus 🦭/acc a récemment pris de l'avance sur ses concurrents grâce à un partenariat stratégique avec Zark Lab, créant une couche de recherche AI native pour les données stockées.
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Traditionnellement, trouver un fichier spécifique dans un réseau décentralisé nécessitait de connaître son hachage exact ou de maintenir un index séparé. L'intégration de Zark change cela en étiquetant automatiquement chaque "blob" de données avec des métadonnées sémantiques.
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Que ce soit un PDF, une vidéo ou un ensemble de données d'entraînement AI, vous pouvez maintenant interroger vos données en utilisant un langage naturel. Pour les développeurs construisant des agents IA sur chaîne, cela signifie que Walrus agit comme une "mémoire à long terme" permanente et recherchable. L'utilité de $WAL est en cours d'expansion, passant de la simple "location d'espace" à "alimenter une base de connaissances recherchable", en faisant une partie indispensable de la pile d'infrastructure AI de 2026. <t-46/>#walrus
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Dans les guerres de stockage décentralisé, le stockage seul ne suffit plus ; vous avez besoin d'"intelligence." @Walrus 🦭/acc a récemment pris de l'avance sur ses concurrents grâce à un partenariat stratégique avec Zark Lab, créant une couche de recherche AI native pour les données stockées.
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Traditionnellement, trouver un fichier spécifique dans un réseau décentralisé nécessitait de connaître son hachage exact ou de maintenir un index séparé. L'intégration de Zark change cela en étiquetant automatiquement chaque "blob" de données avec des métadonnées sémantiques.
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Que ce soit un PDF, une vidéo ou un ensemble de données d'entraînement AI, vous pouvez maintenant interroger vos données en utilisant un langage naturel. Pour les développeurs construisant des agents IA sur chaîne, cela signifie que Walrus agit comme une "mémoire à long terme" permanente et recherchable. L'utilité de $WAL est en cours d'expansion, passant de la simple "location d'espace" à "alimenter une base de connaissances recherchable", en faisant une partie indispensable de la pile d'infrastructure AI de 2026. <t-46/>#walrus
Avertissement : comprend des opinions de tiers. Il ne s’agit pas d’un conseil financier. Peut inclure du contenu sponsorisé. Consultez les CG.
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