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Gate Booster 第 4 期：发帖瓜分 1,500 $USDT
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AI 的进化速度很快，但一个问题始终没有被很好解决，数据从哪里来？
训练数据，推理数据以及模型需要不断读取的上下文信息，这些东西大多仍然存放在中心化服务器里。
深入了解 @0G_labs 的架构之后会发现他们尝试解决的是这个最基础的问题，让 AI 的数据真正进入链上网络。
0G 构建了一个高吞吐的数据可用性层，并结合分布式存储网络，让大规模数据可以被快速发布、验证和读取。
这种结构使得 AI 应用可以在链上环境中安全获取数据，而不需要依赖单一服务器。
AI 数据开始从平台资产，变成公共资源。
当数据获取成本降低，应用创新的空间就会被迅速放大。
很多时候技术的突破并不是更复杂的算法而是更自由的数据流动。
当数据真正开始在网络中自由流动时，AI 的边界也会随之扩展。
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