Il tricheco sembra un'infrastruttura fondamentale.

La maggior parte delle persone perde di vista la vera storia del protocollo Walrus. Non è solo un'altra configurazione di archiviazione decentralizzata—sta effettivamente cambiando le regole del gioco per i dataset AI integrando la provenienza. Ciò significa che sai sempre da dove proviene i tuoi dati e puoi fidarti che siano legittimi, tutto all'interno dell'ecosistema Sui.

Guarda, nell'AI, i dati governano tutto. Ma capire se puoi fidarti dei tuoi dati, o anche da dove provengono? Di solito è un pasticcio. Walrus taglia attraverso questo. Utilizza la codifica di cancellazione e la prova di disponibilità per mantenere i dataset AI al sicuro e a prova di manomissione. Quindi, quando lavori con dati di addestramento, non devi preoccuparti di modifiche nascoste o pezzi mancanti. I tuoi dati rimangono affidabili e si integrano perfettamente nelle app on-chain senza intoppi.

Chiarifichiamo un paio di miti:

Mito: L'archiviazione decentralizzata non è abbastanza veloce per il lavoro AI. Verità: La codifica e il recupero di Walrus si muovono rapidamente. Hai accesso in tempo reale, quindi non devi aspettare.
Mito: La provenienza complica solo tutto. Verità: In realtà rende la conformità più semplice e, nel tempo, aiuta i tuoi modelli a performare meglio.

Ecco come funziona, dall'inizio alla fine:

Carichi il tuo dataset AI nel nodo aggregatore.
Il sistema lo suddivide con la codifica di cancellazione, trasformandolo in pezzi resistenti e duraturi.
Questi pezzi vengono distribuiti su un insieme di nodi di archiviazione decentralizzati.
Quei nodi continuano a dimostrare on-chain che i tuoi dati sono ancora lì e intatti.
Quando hai bisogno dei tuoi dati, riunisce rapidamente i pezzi utilizzando quasi nessuna larghezza di banda.
Ultimo passo—controlla l'origine dei dati utilizzando i metadati di Sui. Semplice.

Una cosa da tenere d'occhio: man mano che più persone si uniscono, la rete potrebbe diventare occupata durante grandi spintate di addestramento AI. È allora che vorrai prestare attenzione alla congestione per mantenere tutto in funzione senza intoppi.

Quindi, come potrebbe Walrus rivoluzionare il modo in cui gestisci i dataset AI? E quali mal di testa hai avuto con il tracciamento delle origini dei dati nel mondo Sui?

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