Cuando Walrus emplea compromisos criptográficos y pruebas en cadena, ¿por qué almacenar conjuntos de datos de IA en redes descentralizadas genera preocupaciones sobre manipulación o pérdida?
Walrus mantiene la integridad del conjunto de datos mediante su algoritmo de codificación de errores RedStuff, que codifica blobs—como conjuntos de entrenamiento de IA de varios GB—en fragmentos primarios y secundarios con redundancia incorporada, permitiendo la reconstrucción a partir de solo un cuórum de 1/3 de fragmentos correctos incluso si hasta 2/3 de los nodos de almacenamiento son defectuosos o no disponibles tras la sincronización de la red, mientras que cada fragmento incluye hashes de compromiso que los clientes verifican contra el ID derivado del contenido del blob original durante la recuperación para detectar cualquier alteración o inconsistencia; además, el sistema requiere un cuórum de 2/3 de confirmaciones firmadas de nodos para generar un certificado POA, que se publica como un registro inmutable en la cadena de bloques Sui, asegurando que una vez certificado, la custodia del conjunto de datos sea auditada públicamente y que los nodos estén obligados a mantener los fragmentos sin modificación, con cualquier inconsistencia comprobada que conduzca a la desasociación en cadena del ID del blob de su objeto de recurso de almacenamiento, marcándolo efectivamente como inaccesible mientras se preserva el hash para verificaciones forenses.
Los elementos de metadatos del blob, la duración de almacenamiento basada en epoch y los compromisos de fragmentos son gestionados por contratos inteligentes de MoveVM de Sui. Es posible la verificación programática, la autoreparación y los pagos delegados de PoS. Los nodos que no generen fragmentos autenticados o que no respondan a desafíos pierden sus apuestas, prohibiendo la manipulación y vinculando la utilidad de los tokens a la integridad de los datos.
Para prevenir la corrupción de la cadena de producción, un equipo de IA que ajusta modelos sobre conjuntos de datos propios podría cargar un corpus de 500 GB en Walrus, recibir el POA y el objeto de metadatos en Sui para verificación en cadena, e integrar un contrato Move para liberar condicionalmente los pesos del modelo tras auditorías periódicas de integridad que confirmen los compromisos de fragmentos.
¿Cómo podría añadir las verificaciones de compromiso de fragmentos de Walrus a la cadena de entrenamiento de su proyecto de IA colaborativo afectar al desplazamiento de datos y a las entradas adversarias a través de epochs?
