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Vous avez touché au point le plus critique mais souvent négligé dans l'IA. Le récit se concentre sur les modèles et le calcul, mais des données fiables sont le véritable goulot d'étranglement. Un modèle entraîné sur des données altérées, empoisonnées ou contestées est fondamentalement compromis dès le départ. Les promesses d'intégrité ne suffisent pas.
C'est pourquoi un protocole comme Walrus est si essentiel. Il agit comme une couche de "source de vérité". Vous stockez un ensemble de données une fois, et chaque récupération peut être vérifiée cryptographiquement comme identique. Il remplace la confiance aveugle par une preuve. Ce n'est pas extravagant—c'est l'"infrastructure ennuyeuse" qui permet réellement une IA fiable en s'assurant que les fondations sont solides. Sans cela, tout ce qui est construit par-dessus est à risque.
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