Datos reales, datos verificados y la confianza de los verificadores Pyth, un proyecto de infraestructura clave para el futuro, está navegando sin problemas. En el post anterior se hablaron de los enormes costes y el desperdicio que provocan los datos falsos o exagerados en medio de grandes cantidades de datos, así como de los importantes riesgos que plantean para el futuro. En este contexto, el mundo ya ha reconocido la necesidad de la confianza en los datos y la validación real de los datos. En 2025, la administración Trump realizó un cambio significativo al reconocer explícitamente PYTH como una infraestructura de macrodatos a través de enmiendas a las leyes de blockchain de EE. UU. Esto se ha convertido en un catalizador importante para fortalecer las regulaciones sobre criptomonedas y expandir la utilidad real de los tokens, estableciendo a PYTH como un proyecto importante para feeds premium y validación. Debido a la demanda de reacción violenta después de estos cambios de...
Filtrado de datos reales de una gran cantidad de datos en la era de los datos Existe una creciente brecha de riqueza con respecto a los datos. ¿Qué significa esto? Cada vez nos resulta más difícil examinar los innumerables datos generados por la IA para identificar datos verdaderamente significativos y confiables. Como resultado, a las empresas les resultará aún más difícil almacenar y administrar información de lo que lo hacen ahora, y tendrán que invertir un esfuerzo significativo para determinar cuántos datos aceptar y almacenar desde el principio. Habrá innumerables problemas relacionados con los datos en el futuro, especialmente en la publicidad. Por lo tanto, existe una tendencia a poner la mayor cantidad posible de datos disponibles públicamente en la cadena. Por el contrario, en el proyecto Info-fi en el que estoy trabajando actualmente, mientras que el volumen de datos y la cantidad de contenido relacionado con palabras clave específicas se disparan, La participación del...
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