HuuHoang88
HuuHoang88
Fl chéo
997Urmărire
1,1 Kurmăritori
Flux
Flux
Următorul cursă a datelor AI ar putea arăta foarte diferit față de cea precedentă.
LLM-uri antrenate pe text.
Datele spațiale din lumea reală ar putea ajuta la antrenarea roboților, sistemelor autonome și AI întrupat.
De aceea urmăresc @vangrid_io.
Lumea fizică este uriașă, în continuă schimbare și încă masiv sub-digitizată.
Intimitatea este o problemă majoră atunci când cartografiezi lumea fizică.
@vangrid_io se apropie de el la margine.
Detalii sensibile precum fețele și plăcuțele de înmatriculare pot fi estompate înainte ca fotografia să părăsească dispozitivul.
Asta contează.
Inteligența spațială devine mult mai utilă atunci când confidențialitatea este integrată în pipeline, nu adăugată ulterior.
Web3 nu cere ca fiecare utilizator să înceapă de la zero.
Avem deja ani de date valoroase pe platformele Web2. Provocarea este să aducem aceste date în Web3 într-un mod în care să poată fi de încredere.
De aceea țin ochii pe @primus_labs.
Datele verificabile ar putea deschide posibilități interesante pentru aplicații de identitate, reputație și onchain.
Îmi place modelul bazat pe cerere din spatele @vangrid_io.
Cineva are nevoie de date spațiale dintr-o locație.
Se creează o recompensă.
Un contributor o surprinde.
Trimiterea acceptată devine date 3D utile.
Buclă simplă:
Cere → capturează → verifică → recompensă.
Mult mai bine decât să aduni date aleatorii și să speri că cineva le vrea mai târziu.
AI are nevoie de date, dar asta nu înseamnă că fiecare dată ar trebui să fie expusă.
@primus_labs explorează această problemă cu zkFHE, combinând calculul criptat cu demonstrații care ajută la verificarea rezultatelor.
Pentru mine, aceasta este o direcție interesantă pentru AI: să faci datele utile în timp ce protejezi informațiile sensibile.
Datele colectate prin crowdsourcing sunt utile doar dacă cumpărătorii pot avea încredere de unde provin.
De aceea procedența contează.
Cu @vangrid_io, capturile pot fi amprentate și ancorate onchain, oferind cumpărătorilor o modalitate de a verifica originea datelor.
Pentru robotică și inteligență artificială, "probabil real" nu este suficient.
Datele au nevoie de dovezi.
Un lucru care îmi place la @primus_labs este modul în care abordează decalajul dintre Web2 și Web3.
Cu zkTLS, datele de pe site-urile existente pot deveni verificabile fără ca utilizatorii să fie nevoiți să dezvăluie totul.
Imaginează-ți că dovedești ceva despre activitatea ta online fără să-ți predai întregul cont.
Este un caz de utilizare care merită explorat.
