Eksplozja dezentralizowanego sztucznej inteligencji (DeAI) spowodowała ogromny problem: gdzie przechowywać terabajty danych treningowych i wag modelu? @Walrus 🦭/acc to odpowiedź. Dzięki dostarczaniu warstwy dostępności danych o niskiej przesłance i wysokim przepływie, umożliwia agentom AI przechowywanie i pobieranie „pamięci” w sposób weryfikowalny. Integracja $WAL z procesami AI zapewnia zachowanie pochodzenia danych — dokładnie wiesz, na czym został wyszkolony Twój system AI. Ta synergia między AI a przechowywaniem danych to główny powód, dla którego #Walrus jest trendem. Jeśli jesteś optymistą wobec AI, musisz być optymistą również wobec warstwy przechowywania danych, która ją napędza. $WAL #Aİ #Web3AI