Hầu hết mọi người cho rằng các lỗi của AI xuất phát từ lập trình kém hoặc "ảo giác." Trên thực tế, điểm lỗi phổ biến nhất là truy cập dữ liệu. Khi một tác nhân AI không thể tiếp cận tập huấn luyện của mình, hoặc khi nhật ký trí nhớ bị kiểm duyệt hoặc xóa bởi nhà cung cấp tập trung, hệ thống sẽ bị hỏng.

Walrus đang thay đổi câu chuyện này bằng cách chuyển dữ liệu từ một tài sản hậu phương mong manh thành một cấu trúc trí nhớ phi tập trung, bền vững.

Định nghĩa lại Lưu trữ với "Red Stuff"

Thay vì lưu trữ một tập dữ liệu khổng lồ trong một "thùng" đám mây dễ bị tổn thương, Walrus sử dụng một kỹ thuật tinh vi gọi là mã hóa xé nhỏ Red Stuff.

* Phân Mảnh: Các tệp lớn được cắt thành những mảnh nhỏ gọi là mảnh vụn.

* Phân Phối: Những mảnh vụn này được phân tán trên một mạng lưới toàn cầu các nút.

* Độ Bền: Một đại lý AI không cần tìm mọi mảnh để hoạt động. Giống như một câu đố mà bạn chỉ cần hầu hết các mảnh để thấy bức tranh toàn cảnh, bộ tổng hợp có thể tái tạo dữ liệu gốc từ một tập con các mảnh vụn.

Kiến trúc Walrus

* Tích Hợp Sui: Trong khi dữ liệu nặng nằm trên mạng Walrus, các "bằng chứng" và siêu dữ liệu được bảo mật trên blockchain Sui.

* Kinh Tế WAL: Mã thông báo $WAL hoạt động như nhịp tim của hệ thống, thưởng cho các nút vì bằng chứng về tính khả dụng và đảm bảo dữ liệu vẫn có thể truy cập trong thời gian dài.

* Truy xuất Tập hợp: Khi một đại lý cần thông tin, nó kéo những mảnh vụn từ nhiều nguồn khác nhau, khiến hệ thống gần như không thể bị kiểm duyệt hoặc ngừng hoạt động.

Các Trường Hợp Sử Dụng Tác Động Cao cho AI

| Trường Hợp Sử Dụng | Tại sao Walrus chiến thắng |

| Đào Tạo Mô Hình | Các tập dữ liệu tĩnh lớn vẫn có thể truy cập mà không có các nút thắt "điểm duy nhất gây thất bại". |

| Khả năng Theo Dõi Đại lý | Nhật ký và "kỷ niệm" trong quá khứ của các hành động của AI được lưu giữ vĩnh viễn với chi phí thấp. |

| Hợp tác Nguồn Mở | Các nhà nghiên cứu có thể chia sẻ các tập dữ liệu lớn mà không cần dựa vào (hoặc trả tiền cho) một người kiểm soát công nghệ lớn. |

Các Thương Thảo

Walrus không phải là một sự thay thế "một kích cỡ phù hợp với tất cả" cho mọi cơ sở dữ liệu. Nó được tối ưu hóa cho tính khả dụng và độ bền, không phải tốc độ thô. Nếu bạn cần độ trễ mili giây, các bộ nhớ truyền thống vẫn là vua. Tuy nhiên, cho "hồ sơ vĩnh viễn" của trí thông minh AI, lưu trữ phi tập trung là lựa chọn mạnh mẽ hơn.

Điểm Mấu Chốt

Bằng cách kết hợp hiệu quả của Red Stuff với mô hình $WAL , Walrus cung cấp cơ sở hạ tầng cho các đại lý AI cần độc lập, không thể bị kiểm duyệt và bền vững.

Bạn có muốn tôi tạo một bảng so sánh giữa Walrus và lưu trữ đám mây truyền thống (như AWS S3) để làm nổi bật sự khác biệt về chi phí và bảo mật không?#walrus $WAL #walrusprotoco