La explosión de la IA en 2026 tiene un problema de datos masivo: ¿cómo demostramos que los conjuntos de entrenamiento no han sido manipulados? Aquí es donde @Walrus 🦭/acc walrusprotocol se vuelve esencial. Al proporcionar una "prueba en cadena de disponibilidad" para grandes bloques de datos, permite a los desarrolladores de IA almacenar pesos de modelos masivos y conjuntos de datos que son tanto verificables como resistentes a la censura. $WAL sirve como cimiento de esta "economía de IA verificable", asegurando que los datos que impulsan nuestra inteligencia permanezcan transparentes y descentralizados.

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