La limite des capacités des systèmes d'IA est souvent déterminée par la qualité des données. Si les données sources ne sont pas fiables, même les algorithmes les plus complexes auront du mal à dépasser le goulot d'étranglement.
Walrus a mis en œuvre des efforts importants au niveau de l'architecture de base — en utilisant des mécanismes en chaîne pour garantir la vérifiabilité, la preuve et la crédibilité des données. Quel est l'avantage de cette approche ? Permettre à l'IA non seulement d'être rapide, mais aussi stable et fiable dans son utilisation.
Une infrastructure de données fiable devient une véritable force concurrentielle pour la prochaine génération d'applications d'IA.
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La limite des capacités des systèmes d'IA est souvent déterminée par la qualité des données. Si les données sources ne sont pas fiables, même les algorithmes les plus complexes auront du mal à dépasser le goulot d'étranglement.
Walrus a mis en œuvre des efforts importants au niveau de l'architecture de base — en utilisant des mécanismes en chaîne pour garantir la vérifiabilité, la preuve et la crédibilité des données. Quel est l'avantage de cette approche ? Permettre à l'IA non seulement d'être rapide, mais aussi stable et fiable dans son utilisation.
Une infrastructure de données fiable devient une véritable force concurrentielle pour la prochaine génération d'applications d'IA.