Il dilemma dei dati per l'IA: un caso d'uso principale per Walrus
La rivoluzione dell'intelligenza artificiale è fondamentalmente una rivoluzione dei dati. Addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e altre forme di IA richiede l'accesso a grandi quantità di dati puliti e verificabili. Tuttavia, il paradigma attuale è segnato da centralizzazione e opacità. I dati sono spesso isolati nei server aziendali e la loro provenienza è poco chiara.
Questo crea una tempesta perfetta di opportunità per protocolli decentralizzati come @Walrus 🦭/acc . Walrus è particolarmente ben posizionato per diventare il data lake decentralizzato per l'IA aperta.
Considera i requisiti:
· Grande scala: I dataset per l'IA possono raggiungere dimensioni di petabyte. L'efficienza di Walrus con "blob" e la codifica di errore rendono questa soluzione economicamente fattibile.
· Provenienza verificabile: I dati memorizzati su Walrus hanno un registro trasparente e immutabile dell'origine e della tracciabilità, fondamentale per l'audit dei dati di addestramento dell'IA e per prevenire problemi di bias o diritti d'autore.
· Accesso senza autorizzazioni: Ricercatori e progetti open source di IA potrebbero accedere o contribuire a dataset condivisi memorizzati su un bene pubblico come Walrus, accelerando l'innovazione al di fuori dei sistemi chiusi.
· Permanenza: I modelli addestrati con dati memorizzati su Walrus non sono soggetti a scenari di "rotture di link" in cui i dati di origine scompaiono.
All'aumentare della domanda di infrastrutture IA trasparenti e decentralizzate, Walrus fornisce un elemento fondamentale mancante. L'intersezione tra IA e DePIN (Reti di Infrastrutture Fisiche Decentralizzate) è una tendenza globale, e \u003cc-22/\u003e è un token puro al centro di questa dinamica.
\u003ct-38/\u003e \u003cc-39/\u003e \u003ct-41/\u003e \u003ct-43/\u003e \u003ct-45/\u003e \u003ct-47/\u003e
