現在,機器人佔據了所有網絡流量的40%,241個新聞網站剛剛完全封鎖了AI爬蟲,包括互聯網檔案館🕸

$ATH 建立了去中心化的GPU基礎設施,使得AI訓練可以在任何地方進行,而不需要雲服務提供商控制誰可以訪問。$RENDER 分配計算能力,使得創意工作負載不再被單一公司的定價所瓶頸。

計算是開放的。處理是分佈式的。但那些系統所訓練的內容正在以比模型擴展更快的速度消失在牆後。阻止爬蟲的出版商失去了23%的流量。不阻止的出版商則把他們的內容交給了訓練管道,而他們從未同意過。兩種選擇都不會產生新數據。兩者都加速了開放訓練供應的崩潰。

Vana打開了這個僵局中唯一倖存的輸入。真實的人類數據,源頭同意,免受機器人的影響,因爲它本來就沒有被抓取過。

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