#sxt $SXT Ultimamente, tenho pensado cada vez mais que, no estágio atual do desenvolvimento do setor de IA, talvez o foco não devesse se limitar a quão inteligentes são os modelos.
A capacidade dos modelos é, sem dúvida, importante, mas há outra questão que não pode ser ignorada: os dados obtidos pela IA são precisos?
Imagine que, no futuro, os agentes de IA não apenas conversem conosco, mas também consigam analisar o mercado por conta própria, administrar ativos e executar operações on-chain. Nesse caso, as exigências em relação aos dados certamente serão cada vez maiores.
Quando os dados contêm erros, as análises e decisões posteriores também podem acabar sendo afetadas.
Esse é um dos motivos pelos quais tenho acompanhado a Space and Time recentemente.
A principal proposta da Space and Time é fornecer dados verificáveis para IA, ativos tokenizados e DeFi.
Uma de suas tecnologias mais representativas é o Proof of SQL.
Em termos simples, ela não apenas informa o resultado de uma consulta ao banco de dados, mas também permite que outras pessoas verifiquem, por meio de provas criptográficas, se o resultado do cálculo está correto.
Acho essa ideia muito interessante.
Para a IA, isso pode ajudar agentes inteligentes a obter dados mais confiáveis; para DeFi, dados como taxas de colateralização, volume de negociação e liquidez precisam ser calculados com precisão; e, para RWA, as informações sobre os ativos e os registros relacionados também precisam ser transparentes e verificáveis.
Embora essas áreas sejam diferentes, no fim todas apontam para a mesma necessidade: dados confiáveis.
No passado, todos davam mais atenção à inovação na camada de aplicações. Mas, com o desenvolvimento contínuo da IA e da Web3, a importância da infraestrutura de dados subjacente também ficará cada vez mais evidente.
A Space and Time escolheu justamente esse caminho.
É claro que, no fim, o valor da tecnologia ainda precisa ser comprovado por aplicações reais e pelo desenvolvimento do ecossistema, mas essa narrativa certamente merece ser acompanhada de perto.
@SpaceandTime
A capacidade dos modelos é, sem dúvida, importante, mas há outra questão que não pode ser ignorada: os dados obtidos pela IA são precisos?
Imagine que, no futuro, os agentes de IA não apenas conversem conosco, mas também consigam analisar o mercado por conta própria, administrar ativos e executar operações on-chain. Nesse caso, as exigências em relação aos dados certamente serão cada vez maiores.
Quando os dados contêm erros, as análises e decisões posteriores também podem acabar sendo afetadas.
Esse é um dos motivos pelos quais tenho acompanhado a Space and Time recentemente.
A principal proposta da Space and Time é fornecer dados verificáveis para IA, ativos tokenizados e DeFi.
Uma de suas tecnologias mais representativas é o Proof of SQL.
Em termos simples, ela não apenas informa o resultado de uma consulta ao banco de dados, mas também permite que outras pessoas verifiquem, por meio de provas criptográficas, se o resultado do cálculo está correto.
Acho essa ideia muito interessante.
Para a IA, isso pode ajudar agentes inteligentes a obter dados mais confiáveis; para DeFi, dados como taxas de colateralização, volume de negociação e liquidez precisam ser calculados com precisão; e, para RWA, as informações sobre os ativos e os registros relacionados também precisam ser transparentes e verificáveis.
Embora essas áreas sejam diferentes, no fim todas apontam para a mesma necessidade: dados confiáveis.
No passado, todos davam mais atenção à inovação na camada de aplicações. Mas, com o desenvolvimento contínuo da IA e da Web3, a importância da infraestrutura de dados subjacente também ficará cada vez mais evidente.
A Space and Time escolheu justamente esse caminho.
É claro que, no fim, o valor da tecnologia ainda precisa ser comprovado por aplicações reais e pelo desenvolvimento do ecossistema, mas essa narrativa certamente merece ser acompanhada de perto.
@SpaceandTime