#walrus $WAL Przecięcie się AI i zdecentralizowanego przechowywania danych
Temat: AI & pochodzenie danych
Jednym z najbardziej eksplozywnych zastosowań @Walrus 🦭/acc nie są tylko statyczne obrazy — to sztuczna inteligencja. W miarę jak wchodzimy w erę dominowaną przez duże modele językowe (LLM) i generatywną sztuczną inteligencję, pochodzenie i integralność danych treningowych staje się kluczowe. Przecież stajemy przed kryzysem "deepfakes" i niepotwierdzalnych źródeł danych.
Walrus oferuje kluczowe rozwiązanie: bezpieczny, niezmienny rejestrowany łańcuch dla zbiorów danych AI. Przechowując wagi modelu i dane treningowe w Walrus, deweloperzy mogą matematycznie udowodnić pochodzenie i integralność informacji użytych do trenowania swoich systemów AI. Tworzy to "łańcuch odpowiedzialności" za dane, który serwery centralne po prostu nie mogą zagwarantować.
Wyobraź sobie przyszłość, w której agenty AI płacą za własne przechowywanie za pomocą $WAL, automatycznie archiwizując historię swojego uczenia się na sieci odpornych na cenzurę. Ta synergetyczna współpraca między AI a zdecentralizowanym przechowywaniem danych jest kluczowa dla budowania przejrzystych, etycznych systemów sztucznej inteligencji. Walrus pozycjonuje się jako warstwa dostępności danych dla nowej gospodarki inteligencji, łącząc kulturę Silicon Valley AI z zdecentralizowaną duchowością Web3. #walrus $WAL @Walrus 🦭/acc
