AI on-chain potrzebuje wiarygodnych danych, a nie zepsutych linków
Wszyscy mówią o AI na łańcuchu, ale niewielu mówi o problemie danych. Modele, zbiory danych i wyniki są ogromne, a same łańcuchy bloków nie mogą sobie z nimi poradzić. Walrus rozwiązuje to, umożliwiając bezpieczne, weryfikowalne przechowywanie dużych plików, na których aplikacje mogą polegać. Programiści mogą udowodnić, że dane są dostępne, niezmienione i dostępne w razie potrzeby. To jest fundament dla agentów AI, potoków treningowych i systemów wnioskowania działających w środowiskach Web3. Bez tej warstwy AI na łańcuchu pozostaje głównie teoretyczne. Walrus przekształca to w coś praktycznego, wiarygodnego i skalowalnego, co jest dokładnie powodem, dla którego jest to tak ważne.
