Bài toán dữ liệu trí tuệ nhân tạo: Một trường hợp sử dụng lý tưởng cho Walrus
Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo về cơ bản là một cuộc cách mạng dữ liệu. Việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các trí tuệ nhân tạo khác đòi hỏi phải tiếp cận với các tập dữ liệu khổng lồ, sạch và có thể xác minh được. Tuy nhiên, mô hình hiện tại đầy rẫy sự tập trung và thiếu minh bạch. Dữ liệu thường bị tách biệt trong các máy chủ doanh nghiệp, và nguồn gốc của chúng là không rõ ràng.
Điều này tạo ra một cơn bão hoàn hảo về cơ hội cho các giao thức phi tập trung như @Walrus 🦭/acc . Walrus có vị trí độc đáo để trở thành hồ dữ liệu phi tập trung cho trí tuệ nhân tạo mở.
Xem xét các yêu cầu:
· Quy mô Khổng lồ: Các tập dữ liệu AI có thể lớn tới petabyte. Hiệu suất của Walrus với "blobs" và mã hóa xóa khiến điều này trở nên khả thi về mặt kinh tế.
· Nguồn gốc có thể xác minh: Dữ liệu được lưu trữ trên Walrus có một hồ sơ nguồn gốc và dòng dõi minh bạch, không thể thay đổi, rất quan trọng cho việc kiểm toán dữ liệu đào tạo AI và ngăn chặn thiên lệch hoặc vấn đề bản quyền.
· Quyền truy cập không cần phép: Các nhà nghiên cứu và dự án AI mã nguồn mở có thể truy cập hoặc đóng góp vào các tập dữ liệu chia sẻ được lưu trữ trên một tài sản công như Walrus, thúc đẩy đổi mới bên ngoài các khu vườn được bao quanh.
· Tính bền vững: Các mô hình được đào tạo trên dữ liệu được lưu trữ trên Walrus không gặp rủi ro về kịch bản "link rot" khi dữ liệu nguồn biến mất.
Khi nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI minh bạch, phi tập trung ngày càng tăng, Walrus cung cấp một mảnh ghép quan trọng còn thiếu. Sự giao thoa giữa AI và DePIN (Mạng lưới Cơ sở hạ tầng Vật lý Phi tập trung) là một xu hướng lớn, và $WAL là một token thuần túy ở trung tâm của nó.
