Le morse ressemble à une infrastructure de base.

La plupart des gens manquent la vraie histoire avec le protocole Walrus. Ce n'est pas juste un autre système de stockage décentralisé de blobs - cela change réellement la donne pour les ensembles de données d'IA en intégrant la provenance. Cela signifie que vous savez toujours d'où proviennent vos données, et vous pouvez faire confiance à leur légitimité, le tout dans l'écosystème Sui.

Écoutez, en IA, les données régissent tout. Mais comprendre si vous pouvez faire confiance à vos données, ou même d'où elles proviennent ? C'est généralement un désordre. Walrus coupe à travers cela. Il utilise le codage de suppression et la preuve de disponibilité pour garder les ensembles de données d'IA en sécurité et à l'abri des manipulations. Donc, lorsque vous travaillez avec des données d'entraînement, vous n'avez pas à vous stresser à propos de modifications cachées ou de morceaux manquants. Vos données restent fiables, et elles s'intègrent parfaitement dans les applications on-chain sans aucun problème.

Clarifions quelques mythes :

Mythe : Le stockage décentralisé n'est tout simplement pas assez rapide pour le travail d'IA. Vérité : Le codage et la récupération de Walrus sont rapides. Vous obtenez un accès en temps réel, donc pas d'attente.
Mythe : La provenance complique tout. Vérité : Cela rend en fait la conformité plus facile et, au fil du temps, aide vos modèles à mieux performer.

Voici comment cela fonctionne, du début à la fin :

Vous téléchargez votre ensemble de données d'IA sur le nœud agrégateur.
Le système le divise avec le codage de suppression, le transformant en pièces solides et résilientes.
Ces pièces sont réparties sur un tas de nœuds de stockage décentralisés.
Ces nœuds continuent de prouver sur la chaîne que vos données sont toujours là et intactes.
Lorsque vous avez besoin de vos données, elles se regroupent rapidement en utilisant presque aucune bande passante.
Dernière étape : vérifiez l'origine des données en utilisant les métadonnées de Sui. Simple.

Une chose à surveiller : à mesure que plus de gens s'inscrivent, le réseau pourrait devenir occupé lors de grosses sessions d'entraînement en IA. C'est à ce moment que vous voudrez surveiller la congestion pour que tout fonctionne sans accroc.

Alors, comment Walrus pourrait-il bouleverser votre gestion des ensembles de données d'IA ? Et quels maux de tête avez-vous rencontrés avec le suivi des origines des données dans le monde Sui ?

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