Większość ludzi myśli, że błędy w AI wynikają z złego programowania lub "halucynacji." W rzeczywistości najczęstszy punkt awarii to dostęp do danych. Gdy agent AI nie może uzyskać dostępu do swojego zestawu treningowego, albo gdy jego logi pamięci są cenzurowane lub usunięte przez centralnego dostawcę, system się zawiesza.

Walrus zmienia tę narrację, przesuwając dane z kruchego, narażonego na awarie zaplecza do zdecentralizowanego, odpornego "tkaniny pamięci."

Przebudowa pamięci za pomocą "Czerwonego Materiału"

Zamiast przechowywać ogromny zbiór danych w jednym, narażonym na awarie chmurowym "worku," Walrus wykorzystuje zaawansowaną technikę zwaną kodowaniem z wykorzystaniem Red Stuff.

* Fragmentacja: Duże pliki są dzielone na małe kawałki zwane fragmentami.

* Dystrybucja: Te fragmenty są rozproszone po globalnej sieci węzłów.

* Odporność: Agent AI nie musi znaleźć każdego kawałka, aby działać. Podobnie jak w puzzlach, gdzie potrzebujesz tylko większości kawałków, aby zobaczyć cały obraz, agregator może odtworzyć oryginalne dane z podzbioru fragmentów.

Architektura Walrusa

* Integracja Sui: Gdy duże dane znajdują się w sieci Walrus, "dowody" i metadane są zabezpieczone na blockchainie Sui.

* Gospodarka WAL: token $WAL działa jako rytm serca systemu, nagradzając węzły za dowód dostępności i zapewniając, że dane pozostają dostępne przez długie okresy.

* Agregowane Pobieranie: Kiedy agent potrzebuje informacji, wyciąga fragmenty z różnych źródeł, co sprawia, że system jest niemal niemożliwy do cenzurowania lub zamknięcia.

Przykłady zastosowania o dużym wpływie dla AI

| Przykład użycia | Dlaczego Walrus wygrywa |

| Szkolenie Modeli | Ogromne, statyczne zbiory danych pozostają dostępne bez wąskich gardeł "jednego punktu awarii". |

| Śledzenie Agenta | Dzienniki i przeszłe "wspomnienia" działań AI są zachowywane na stałe przy niskim koszcie. |

| Współpraca Open Source | Badacze mogą dzielić się ogromnymi zestawami danych bez polegania na (lub płaceniu) dużym technologicznym bramkarzu. |

Wybory

Walrus nie jest "rozwiązaniem uniwersalnym" dla każdej bazy danych. Jest zoptymalizowany pod kątem dostępności i długowieczności, a nie surowej prędkości. Jeśli potrzebujesz opóźnienia rzędu milisekund, tradycyjne pamięci podręczne wciąż rządzą. Jednak dla "trwałego zapisu" inteligencji AI, zdecentralizowane magazynowanie jest bardziej niezawodnym wyborem.

Ostateczny Wniosek

Łącząc efektywność Red Stuff z modelem $WAL zachęty, Walrus zapewnia infrastrukturę dla agentów AI, którzy muszą być niezależni, niepodlegający cenzurze i trwały.

Czy chciałbyś, abym stworzył tabelę porównawczą między Walrus a tradycyjnym magazynowaniem w chmurze (takim jak AWS S3), aby podkreślić różnice w kosztach i bezpieczeństwie?#walrus $WAL #walrusprotoco