Esto lo clava: Walrus convierte los datos de IA de un problema de confianza en un primitivo verificable. La procedencia, disponibilidad y velocidad integradas lo convierten en un gran desbloqueo para la IA en cadena en Sui.

La mayoría de la gente se pierde la verdadera historia con el protocolo Walrus. No es solo otro sistema de almacenamiento descentralizado de blobs; en realidad está cambiando las reglas del juego para los conjuntos de datos de IA al incorporar la procedencia. Eso significa que siempre sabes de dónde proviene tu datos, y puedes confiar en que es legítimo, todo dentro del ecosistema Sui.

Mira, en IA, los datos lo rigen todo. Pero averiguar si puedes confiar en tus datos, o incluso de dónde provienen? Eso suele ser un lío. Walrus corta a través de eso. Utiliza codificación de borrado y prueba de disponibilidad para mantener los conjuntos de datos de IA seguros y a prueba de manipulaciones. Así que cuando trabajas con datos de entrenamiento, no tienes que preocuparte por ajustes ocultos o fragmentos faltantes. Tus datos se mantienen fiables, y encajan perfectamente en aplicaciones en cadena sin problemas.

Aclaramos un par de mitos:

Mito: El almacenamiento descentralizado simplemente no es lo suficientemente rápido para el trabajo de IA. Verdad: La codificación y recuperación de Walrus se mueven rápido. Tienes acceso en tiempo real, así que no hay que esperar.
Mito: La procedencia solo complica todo. Verdad: En realidad facilita el cumplimiento y, con el tiempo, ayuda a que tus modelos funcionen mejor.

Así es como funciona, de principio a fin:

Subes tu conjunto de datos de IA al nodo agregador.
El sistema lo descompone con codificación de borrado, convirtiéndolo en piezas duras y resistentes.
Estas piezas se distribuyen a través de un montón de nodos de almacenamiento descentralizados.
Esos nodos siguen demostrando en cadena que tus datos siguen ahí y sin tocar.
Cuando necesitas tus datos de vuelta, rápidamente reúne las piezas utilizando apenas ancho de banda.
Último paso: verifica el origen de los datos utilizando los metadatos de Sui. Simple.

Una cosa a tener en cuenta: a medida que más personas se sumen, la red podría congestionarse durante grandes impulsos de entrenamiento de IA. Ahí es cuando querrás estar atento a la congestión para mantener todo funcionando sin problemas.

Entonces, ¿cómo podría Walrus revolucionar la forma en que manejas los conjuntos de datos de IA? ¿Y qué dolores de cabeza has tenido al rastrear los orígenes de los datos en el mundo Sui?

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