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Como a Grass está a construir a Camada de dados de IA que o Web3 precisa

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Geração do resumo em andamento

Lembra quando todos disseram que a blockchain não consegue escalar? Agora, o verdadeiro gargalo é dados de treinamento de IA—e é centralizado como o inferno.

Entre Grass (GRASS), um projeto que reescreveu as regras em junho de 2023. Em vez de mais um token de yield farming, a Wynd Network criou algo realmente útil: um oracle descentralizado especificamente projetado para fornecer dados da web limpos e verificáveis para modelos de IA.

A Peça

Aqui está o que o torna diferente:

  • Os utilizadores regulares executam nós a partir da internet doméstica
  • Estes nós colhem e validam continuamente dados da web pública
  • Os dados são estruturados em conjuntos de dados para o treinamento de IA
  • Cada conjunto de dados é rastreável à fonte = transparência + recompensas justas

Sem intermediários a controlar os dados. Sem conjuntos de dados de treino opacos. Apenas uma infraestrutura de dados peer-to-peer.

Os Números

A confiança dos VC fala: $4.5M de financiamento total com a Polychain Capital e a Tribe Capital liderando uma rodada de $3.5M em dezembro de 2023. Bitscale, Big Brain e Typhon V também apoiaram.

Esse tipo de interesse institucional não acontece para projetos aleatórios. Acontece quando o dinheiro inteligente vê o problema (dados de IA centralizados) e acredita na solução.

Por Que Isso Importa Agora

O boom da IA precisa de combustível. Esse combustível é dados. Mas os conjuntos de dados de treinamento hoje são:

  • Controlado por poucas corporações
  • Frequentemente raspado sem a devida atribuição
  • A qualidade varia muito

A posição do Grass como a camada de dados descentralizada para IA é perfeitamente oportuna. À medida que a IA se torna mais competitiva, quem possuir a camada de dados vence.

A rede de nós já está a expandir-se. O processo de validação continua a melhorar. Se a execução se mantiver sólida, a Grass poderá tornar-se a espinha dorsal da convergência entre IA e blockchain.

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