Das AI-Datenrätsel: Ein ideales Anwendungsbeispiel für Walrus
Die künstliche Intelligenz-Revolution ist im Grunde eine Datenrevolution. Die Schulung großer Sprachmodelle (LLMs) und anderer KI-Systeme erfordert Zugang zu riesigen, sauberen und überprüfbaren Datensätzen. Derzeitige Paradigmen sind jedoch von Zentralisierung und Undurchsichtigkeit geprägt. Daten sind oft in Unternehmensservern isoliert, und ihre Herkunft ist unklar.
Dies schafft ein perfektes Sturm der Gelegenheit für dezentrale Protokolle wie @Walrus 🦭/acc . Walrus ist einzigartig positioniert, um die dezentrale Datenlache für offene KI zu werden.
Berücksichtigen Sie die Anforderungen:
· Massive Skalierung: KI-Datensätze können Petabytes groß sein. Die Effizienz von Walrus mit „Blobs“ und Fehlerkorrektur macht dies wirtschaftlich machbar.
· Überprüfbare Herkunft: Daten, die auf Walrus gespeichert sind, haben einen transparenten, unveränderlichen Herkunfts- und Abstammungsnachweis, der für die Prüfung von KI-Trainingsdaten und die Vermeidung von Vorurteilen oder Urheberrechtsproblemen entscheidend ist.
· Erlauben der Zugriff: Forscher und Open-Source-KI-Projekte könnten auf gemeinsame Datensätze, die auf einem öffentlichen Gut wie Walrus gespeichert sind, zugreifen oder zu ihnen beitragen, was die Innovation außerhalb geschlossener Gärten beschleunigt.
· Beständigkeit: Modelle, die auf Daten trainiert wurden, die auf Walrus gespeichert sind, sind nicht dem Risiko eines „Linkverfalls“ ausgesetzt, bei dem die Quelldaten verschwinden.
Während die Nachfrage nach transparenter, dezentraler KI-Infrastruktur wächst, bietet Walrus ein entscheidendes fehlendes Puzzlestück. Die Schnittstelle zwischen KI und DePIN (Dezentrale Physische Infrastruktur Netzwerke) ist ein Megatrend, und $WAL ist ein reines Token im Zentrum.
