#walrus $WAL @Walrus 🦭/acc
I modelli AI non falliscono perché sono imprecisi. Falliscono perché i loro dati diventano non affidabili.
Quando i dati sono intermittenti, un sistema AI non può capire se il mondo è cambiato o se la sua memoria è scomparsa. Questo compromette l'addestramento, il ragionamento e la fiducia. Negli ambienti decentralizzati, questo problema è comune. I provider di archiviazione eliminano i file. I nodi vanno offline. Le reti si frammentano.
@Walrus 🦭/acc risolve questo problema trasformando la disponibilità dei dati in qualcosa che può essere verificato.
Invece di fidarsi che i dati siano ancora presenti, Walrus richiede ai nodi di dimostrare di poterli fornire. Se alcuni falliscono, il sistema ricostruisce le parti mancanti. In ogni momento, un agente AI può verificare che i suoi dati siano completi e autentici.
Questo fornisce all'AI qualcosa che raramente ha negli ambienti decentralizzati: una memoria affidabile.
Con Walrus, i modelli possono addestrarsi su set di dati stabili, verificare i loro input e prendere decisioni basate su uno stato coerente. È questo che permette agli agenti autonomi, all'AI su blockchain e all'apprendimento automatico decentralizzato di passare da esperimenti fragili a sistemi affidabili.
L'archiviazione salva i dati.
Walrus li mantiene utilizzabili.