Jak Walrus wspiera dane treningowe dla AI w Web3
Modele AI opierają się na dużych, wysokiej jakości zestawach danych i artefaktach modeli — jednak tradycyjne zcentralizowane przechowywanie wiąże się z ryzykami takimi jak cenzura, zależność od dostawcy i wysokie koszty. @Walrus 🦭/acc zapewnia dezentralizowaną warstwę danych, w której zestawy danych AI, wagi modeli i artefakty treningowe mogą być przechowywane, uzyskiwane i weryfikowane z kryptograficzną integralnością. Dzięki temu Walrus jest szczególnie odpowiedni dla prac zorientowanych na AI, które wymagają skalowalnego, minimalizującego zaufanie przechowywania danych.
Projekty takie jak Talus już wykorzystują Walrus do przechowywania danych treningowych, kontekstu i pamięci dla na łańcuchu agentów AI, zapewniając im niezawodny dostęp do dużych zestawów danych bezpośrednio z sieci Walrus podczas działania na Sui. Ten podejście eliminuje zależność od zcentralizowanych infrastruktur chmurowych, jednocześnie utrzymując dostępność danych i skalowalność.
Walrus może również przechowywać czyste zestawy danych treningowych z potwierdzonym pochodzeniem, punkty kontrolne modeli oraz wyniki — umożliwiając deweloperom AI budowanie, audytowanie i ponowne wykorzystywanie modeli z pewnością wobec integralności i trwałej natury danych. Niezależnie od tego, czy chodzi o trening, wnioskowanie czy pamięć agenta, dezentralizowane przechowywanie z motywacjami opartymi na $WAL oferuje niezawodność i integralność, której tradycyjne systemy mają trudności z osiągnięciem.
