El límite de capacidad de los sistemas de IA suele estar determinado por la calidad de los datos. Si los datos de origen no son adecuados, incluso los algoritmos más complejos tendrán dificultades para superar los cuellos de botella.

Walrus ha puesto mucho esfuerzo en la capa de arquitectura subyacente, asegurando la verificabilidad, la comprobabilidad y la confiabilidad de los datos a través de mecanismos en la cadena. ¿Cuál es el beneficio de esto? Hacer que la IA no solo sea rápida, sino también estable y confiable.

Una infraestructura de datos confiable está convirtiéndose en la ventaja competitiva de la próxima generación de aplicaciones de IA.