O morsas se sente como infraestrutura central.

A maioria das pessoas perde a verdadeira história com o protocolo Walrus. Não é apenas mais uma configuração de armazenamento em bloco descentralizado—na verdade, está mudando o jogo para conjuntos de dados de IA ao incorporar a proveniência. Isso significa que você sempre sabe de onde seus dados vieram e pode confiar que são legítimos, tudo dentro do ecossistema Sui.

Veja, na IA, os dados dominam tudo. Mas descobrir se você pode confiar em seus dados, ou mesmo de onde eles vieram? Isso geralmente é uma bagunça. O Walrus corta isso. Ele usa codificação de apagamento e prova de disponibilidade para manter os conjuntos de dados de IA seguros e à prova de adulteração. Assim, quando você estiver trabalhando com dados de treinamento, não precisa se preocupar com ajustes ocultos ou pedaços ausentes. Seus dados permanecem confiáveis e se encaixam perfeitamente em aplicativos on-chain sem problemas.

Vamos esclarecer alguns mitos:

Mito: O armazenamento descentralizado simplesmente não é rápido o suficiente para o trabalho de IA. Verdade: A codificação e recuperação do Walrus são rápidas. Você obtém acesso em tempo real, então não precisa esperar.
Mito: A proveniência apenas complica tudo. Verdade: Na verdade, torna a conformidade mais fácil e, com o tempo, ajuda seus modelos a performar melhor.

Aqui está como funciona, do início ao fim:

Você faz upload do seu conjunto de dados de IA para o nó agregador.
O sistema o divide com codificação de apagamento, transformando-o em peças duras e resilientes.
Essas peças são espalhadas por vários nós de armazenamento descentralizados.
Esses nós continuam provando na blockchain que seus dados ainda estão lá e intocados.
Quando você precisa de seus dados de volta, eles rapidamente juntam as peças usando quase nenhuma largura de banda.
Última etapa—verifique a origem dos dados usando os metadados do Sui. Simples.

Uma coisa para ficar de olho: à medida que mais pessoas entram, a rede pode ficar ocupada durante grandes empurrões de treinamento de IA. É quando você vai querer observar a congestão para manter tudo funcionando suavemente.

Então, como o Walrus poderia mudar a maneira como você lida com conjuntos de dados de IA? E que dores de cabeça você teve ao rastrear as origens dos dados no mundo Sui?

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus