walrus

Tính thực tiễn của Walrus được minh họa rõ ràng nhất thông qua các tích hợp sinh thái với các dự án thực tế. Ví dụ, Chainbase, một trong những mạng dữ liệu đa chuỗi lớn nhất, đã chọn Walrus để cung cấp khả năng truy cập dữ liệu phi tập trung cho hơn 220 chuỗi khối và một tập dữ liệu 300TB. Sự hợp tác này cho thấy Walrus không chỉ là lý thuyết — nó đang xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng ở quy mô lớn. Bằng cách tích hợp Walrus vào quy trình của Chainbase, các nhà phát triển có thể tiếp cận dữ liệu blockchain được xác minh, đáng tin cậy, không thể thay đổi và không cần tin tưởng lẫn nhau.

Hầu hết mọi người không nghĩ về những gì xảy ra khi một lượng lớn dữ liệu được tải lên, di chuyển hoặc lưu trữ. Nhưng đối với các ứng dụng phi tập trung, khối lượng công việc AI và các hệ thống nặng dữ liệu, đây là một trong những điểm nghẽn lớn nhất trong toàn bộ hệ thống.
Đây là nơi @Walrus 🦭/acc giới thiệu một quyết định kiến trúc thú vị: Walrus tách biệt việc phối hợp ghi từ trách nhiệm lưu trữ lâu dài.
------------------
Trong các hệ thống truyền thống, việc ghi dữ liệu và lưu trữ dữ liệu thường được xử lý bởi cùng một lớp.

Điều này hoạt động tốt cho các tệp nhỏ, nhưng khi dữ liệu trở nên lớn, được chia sẻ hoặc song song, mọi thứ sẽ chậm lại nhanh chóng. Hãy tưởng tượng hàng chục ứng dụng cố gắng tải lên các mô hình AI, tài sản trò chơi hoặc luồng phương tiện liên tục cùng một lúc. Các máy chủ cuối cùng phải cạnh tranh cho băng thông, sự phối hợp trở nên lộn xộn, và người dùng phải chờ đợi. Trong các mạng phi tập trung, tình trạng tắc nghẽn này trở nên rõ ràng hơn vì không có máy nào "chịu trách nhiệm".

@Walrus 🦭/acc #walrus
Sự giao thoa giữa AI và Blockchain đang là xu hướng nóng nhất hiện nay, và @walrusprotocol đang đứng ở vị trí trung tâm của cuộc cách mạng này. Để các mô hình AI hoạt động hiệu quả, chúng cần một lượng dữ liệu khổng lồ và quan trọng hơn là dữ liệu đó phải đáng tin cậy, không bị thao túng. Đây chính là nơi $WAL thể hiện sức mạnh của mình.

Lưu trữ tập dữ liệu (Dataset) khổng lồ cho AI

Việc huấn luyện các mô hình AI đòi hỏi những tập dữ liệu khổng lồ. Việc lưu trữ chúng trên các dịch vụ đám mây tập trung thường đi kèm rủi ro về quyền riêng tư và chi phí duy trì cao. @walrusprotocol cung cấp một giải pháp thay thế hoàn hảo: lưu trữ phi tập trung với khả năng mở rộng vô hạn. Các nhà phát triển AI có thể lưu trữ dữ liệu huấn luyện trên Walrus, đảm bảo rằng dữ liệu đó luôn minh bạch và có thể kiểm chứng được bởi cộng đồng.

Tính sẵn có của dữ liệu (Data Availability)

Trong thế giới AI phi tập trung, việc xác minh rằng một mô hình đã được huấn luyện trên đúng dữ liệu là cực kỳ quan trọng. Walrus đảm bảo tính sẵn có của dữ liệu ở mức độ cao nhất, cho phép các giao thức AI truy xuất thông tin cần thiết một cách nhanh chóng. Sự kết hợp giữa @walrusprotocol và các mạng lưới tính toán AI sẽ tạo nên một hệ sinh thái AI minh bạch, nơi mà dữ liệu không còn bị thâu tóm bởi các "ông lớn" công nghệ.

Kinh tế học dựa trên dữ liệu

Với $WAL, một nền kinh tế dữ liệu mới đang hình thành. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu chất lượng cao để huấn luyện AI và nhận lại phần thưởng bằng token. Điều này không chỉ thúc đẩy sự đổi mới mà còn đảm bảo rằng giá trị của dữ liệu được trả về đúng cho những người tạo ra nó. #Walrus đang xây dựng nền móng để AI trở nên dân chủ và an toàn hơn cho tất cả mọi người.

#Walrus #AI #MachineLearning #BlockchainAI #$WAL #FutureTech

Tạo nội dung về Walrus trên Binance Square để tăng nhận diện và leo hạng bảng xếp hạng.
Tạo ít nhất một bài viết nguyên bản trên Binance Square với tối thiểu 100 ký tự. Bài viết của bạn phải có đề cập đến @Walrus 🦭/acc col, cointag $WAL L và chứa hashtag #walrus s #để đủ điều kiện. Nội dung phải liên quan đến Walrus và phải là nguyên bản.

Tầm nhìn về một internet phi tập trung được xây dựng trên giả thuyết rằng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số quan trọng không nên dễ bị tổn thương trước những thất bại, kiểm duyệt hoặc quyết định kinh doanh của các thực thể tập trung. Walrus giải quyết ba trụ cột của câu hỏi của bạn—dữ liệu, thời gian hoạt động và quyền truy cập—bằng cách thay thế sự phụ thuộc vào máy chủ đơn lẻ bằng một lớp dữ liệu bền bỉ, được bảo mật theo cách toán học.
1. Dữ Liệu Của Bạn: Từ Những Kho Lưu Trữ Dễ Tổn Thương đến "Đồ Đỏ" Bảo Mật
Trong các hệ thống tập trung, dữ liệu thường được lưu trữ trong các bản sao đầy đủ trên một máy chủ duy nhất, khiến nó dễ bị xóa bỏ, trình bày sai hoặc hỏng hóc phần cứng. Walrus chuyển đổi dữ liệu thành một tài sản phân tán, có tính toàn vẹn cao thông qua các cơ chế sau: