#sxt $SXT Últimamente, cada vez pienso más que, ahora que la industria de la IA ha llegado a este punto, quizá no deberíamos centrarnos únicamente en lo inteligente que es un modelo.
La capacidad del modelo es importante, por supuesto, pero hay otra cuestión que no podemos pasar por alto: ¿son precisos los datos que obtiene la IA?
Imaginemos que, en el futuro, los agentes de IA no se limitan a conversar con nosotros, sino que pueden analizar el mercado, gestionar activos y ejecutar operaciones en cadena por su cuenta. En ese caso, sus exigencias en cuanto a los datos serán cada vez mayores.
Si los datos contienen errores, los análisis y las decisiones posteriores también podrían verse afectados.
Esta es una de las razones por las que últimamente me interesa Space and Time.
El objetivo principal de Space and Time es ofrecer datos verificables para la IA, los activos tokenizados y DeFi.
Una de sus tecnologías más representativas es Proof of SQL.
En pocas palabras, no se limita a mostrarte el resultado de una consulta a una base de datos: también permite que otros verifiquen, mediante pruebas criptográficas, si el cálculo es correcto.
Me parece una idea muy interesante.
Para la IA, puede ayudar a los agentes inteligentes a obtener datos más fiables; en DeFi, es necesario calcular con precisión datos como las tasas de colateralización, los volúmenes de negociación y la liquidez; y, en el caso de los RWA, la información sobre los activos y los registros relacionados también deben ser transparentes y verificables.
Aunque estos ámbitos son distintos, todos apuntan a la misma necesidad: datos fiables.
Antes, la gente prestaba más atención a la innovación en la capa de aplicaciones. Pero, a medida que la IA y la Web3 siguen desarrollándose, la importancia de la infraestructura de datos subyacente también se hará cada vez más evidente.
Ese es precisamente el rumbo que ha elegido Space and Time.
Por supuesto, al final el valor de la tecnología debe demostrarse mediante aplicaciones reales y el desarrollo de su ecosistema, pero esta propuesta sin duda merece seguir de cerca.
@SpaceandTime
La capacidad del modelo es importante, por supuesto, pero hay otra cuestión que no podemos pasar por alto: ¿son precisos los datos que obtiene la IA?
Imaginemos que, en el futuro, los agentes de IA no se limitan a conversar con nosotros, sino que pueden analizar el mercado, gestionar activos y ejecutar operaciones en cadena por su cuenta. En ese caso, sus exigencias en cuanto a los datos serán cada vez mayores.
Si los datos contienen errores, los análisis y las decisiones posteriores también podrían verse afectados.
Esta es una de las razones por las que últimamente me interesa Space and Time.
El objetivo principal de Space and Time es ofrecer datos verificables para la IA, los activos tokenizados y DeFi.
Una de sus tecnologías más representativas es Proof of SQL.
En pocas palabras, no se limita a mostrarte el resultado de una consulta a una base de datos: también permite que otros verifiquen, mediante pruebas criptográficas, si el cálculo es correcto.
Me parece una idea muy interesante.
Para la IA, puede ayudar a los agentes inteligentes a obtener datos más fiables; en DeFi, es necesario calcular con precisión datos como las tasas de colateralización, los volúmenes de negociación y la liquidez; y, en el caso de los RWA, la información sobre los activos y los registros relacionados también deben ser transparentes y verificables.
Aunque estos ámbitos son distintos, todos apuntan a la misma necesidad: datos fiables.
Antes, la gente prestaba más atención a la innovación en la capa de aplicaciones. Pero, a medida que la IA y la Web3 siguen desarrollándose, la importancia de la infraestructura de datos subyacente también se hará cada vez más evidente.
Ese es precisamente el rumbo que ha elegido Space and Time.
Por supuesto, al final el valor de la tecnología debe demostrarse mediante aplicaciones reales y el desarrollo de su ecosistema, pero esta propuesta sin duda merece seguir de cerca.
@SpaceandTime