Der Beitrag von The Geek Wire zu Inveniam und dem DGML-Update von Docugami ist eine Lektüre wert.
Das Problem, das er hervorhebt, ist einfach: KI und RWAs hängen beide von Daten ab, denen man vertrauen, die man nachverfolgen und verifizieren kann.
DGML löst die Dokumenten-Seite, indem es Daten stärker strukturiert und verifizierbar macht, während NVNM Chain eine zusätzliche Ebene für Herkunft und Verifizierung hinzufügt.
Das ist wichtig, weil das Tokenisieren eines Assets nur ein Teil der Gleichung ist. Die Daten dahinter müssen ebenfalls standhalten.
Vollständiger Artikel:
www.geekwire.com/2026/new-markdown-rival-open-source-dgml-format-aims-to-turn-docs-into-data-that-ai-and-humans-can-trust/
$MANTRA
Das Problem, das er hervorhebt, ist einfach: KI und RWAs hängen beide von Daten ab, denen man vertrauen, die man nachverfolgen und verifizieren kann.
DGML löst die Dokumenten-Seite, indem es Daten stärker strukturiert und verifizierbar macht, während NVNM Chain eine zusätzliche Ebene für Herkunft und Verifizierung hinzufügt.
Das ist wichtig, weil das Tokenisieren eines Assets nur ein Teil der Gleichung ist. Die Daten dahinter müssen ebenfalls standhalten.
Vollständiger Artikel:
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