A maioria dos projetos de IA responde a uma pergunta, como o modelo fica mais forte.

@0G_labs responde a outra questão mais fundamental, como os dados fluem.
Esse ponto de entrada determina o seu limite superior.
O núcleo da IA nunca foi a capacidade de processamento em si, mas a entrada e saída de dados.
Se os dados não puderem ser escritos e lidos de forma eficiente, mesmo o modelo mais forte só poderá ficar na localidade.
O caminho do 0G é bastante direto.
Primeiro resolver a camada de dados, depois falar de execução.
Essa ordem na verdade se aproxima mais da evolução tecnológica do mundo real.
Do ponto de vista de design, ele trata a cadeia como uma rede de dados, e não como uma rede de liquidação.
Isso significa que a prioridade de todo o sistema mudou.
Não mais prioridade às transações, mas aos dados.
Para entender do ponto de vista da experiência, você perceberá uma mudança.
No futuro, os usuários talvez não percebam as transações, mas certamente perceberão a resposta dos dados.
A fluidez das aplicações de IA, na essência, depende da camada de dados, e não do tempo de consenso.
Por isso, a posição do 0G está mais próxima de uma “infraestrutura de IA”, e não de uma “cadeia de aplicações de IA”.
Se olharmos a longo prazo, o valor desses projetos não se manifesta completamente nos estágios iniciais.
Mas, assim que a IA entrar em escala nos cenários de cadeia, a camada de dados será a primeira a ser validada.
O que o 0G está fazendo agora provavelmente é ocupar antecipadamente essa camada.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi