Eksplozja rozproszonych sztucznych inteligencji (DeAI) stworzyła ogromny problem: gdzie przechowywać terabajty danych treningowych i wag modelu? @Walrus 🦭/acc to odpowiedź. Dzięki zapewnieniu warstwy dostępności danych o niskim opóźnieniu i wysokiej przepustowości umożliwia ona agentom AI przechowywanie i pobieranie "pamięci" w sposób weryfikowalny. Integracja $WAL z procesami AI zapewnia zachowanie pochodzenia danych — dokładnie wiesz, na czym został wytrenowany Twój system AI. Ta synergia między AI a przechowywaniem danych to jedna z głównych przyczyn, dla których #Walrus zdobywa popularność. Jeśli jesteś zwolennikiem AI, musisz być zwolennikiem warstwy przechowywania, która ją wspiera. $WAL #Aİ #Web3AI