@Walrus 🦭/acc #walrus
Molti fallimenti dell'apprendimento automatico non avvengono in dimostrazioni spettacolari, avvengono in silenzio.
Un insieme di dati cambia. Un'esecuzione non può essere riprodotta. Qualcuno chiede: "Da dove proviene questo campione?" e segue il silenzio.
È qui che Walrus + Sui iniziano a senso. Portano struttura ai flussi di dati, mantenendo i dati pesanti fuori catena, ma bloccando la provenienza, i permessi e le regole di accesso sulla catena e verificabili.
È un piccolo cambiamento con un grande impatto:
🔹 Ogni istantanea dell'insieme di dati diventa un oggetto reale e riferibile.
🔹 I permessi possono scadere, aggiornarsi o essere auditati in modo trasparente.
🔹 I costi smettono di crescere esponenzialmente perché archiviazione e conservazione sono definite in anticipo.
Quando la governance vive all'interno del flusso di lavoro invece che dopo la crisi, tutti si muovono più velocemente e si fidano dei dati su cui costruiscono.
