Un point de plus en plus important à considérer est que la véritable valeur de l'IA sur la chaîne ne dépend pas de la taille des paramètres du modèle, mais de la fiabilité des données et de la vérifiabilité des résultats.

@bluwhaleai apporte sa propre réponse à cette question cruciale. Bluwhale se concentre sur la combinaison de données réelles, de déductions IA et de vérification sur la chaîne, permettant à l'IA non seulement de produire des conclusions, mais aussi d'être traçable, évaluée et incitée.

En intégrant les contributeurs de données, les exécutants de modèles et les utilisateurs dans un même mécanisme, la plateforme tente de créer un réseau de collaboration durable, plutôt qu'une consommation unidirectionnelle de puissance de calcul ou de données.

Sur une période plus longue, $BLUAI ne porte pas seulement des fonctions de paiement ou de gouvernance, mais ressemble davantage au noyau d'incitation pour la collaboration dans tout le réseau.

Cela permet de former une boucle fermée entre la fourniture de données, l'exécution de modèles et la vérification des résultats, conférant à l'IA des contraintes économiques et une transparence sur la chaîne.

Cette conception ne vise pas la popularité à court terme, mais pose les bases pour une application à long terme de l'IA dans le Web3.

Si à l'avenir l'IA sur la chaîne doit réellement entrer dans des scénarios de haute confiance tels que la finance, le contenu et la prise de décision, des approches comme Bluwhale, qui mettent l'accent sur des données réelles et une déduction vérifiable, pourraient devenir particulièrement importantes.

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@Bantr_fun @easydotfunX