Des données réelles, des données vérifiées et la confiance des vérificateurs Pyth, un projet d'infrastructure clé pour l'avenir, avance sans encombre. Le post précédent a discuté des coûts énormes et du gaspillage causés par des données fausses ou exagérées au milieu d'une vaste quantité de données, ainsi que des risques significatifs qu'elles posent pour l'avenir. Dans ce contexte, le monde a déjà reconnu la nécessité de la confiance dans les données et de la validation des données réelles. En 2025, l'administration Trump a apporté un changement significatif en reconnaissant explicitement PYTH comme une infrastructure macro de données par le biais d'amendements aux lois américaines sur la blockchain. Cela est devenu un catalyseur majeur pour renforcer la réglementation sur les cryptomonnaies et élargir l'utilité réelle des tokens, établissant PYTH comme un projet important pour des flux de données de qualité et la validation. En raison de la demande de réaction suite à ces...
Filtrer les données réelles parmi une vaste quantité de données à l'ère des données Il y a un fossé croissant en matière de richesse concernant les données. Que signifie cela ? Nous avons de plus en plus de mal à trier les innombrables données générées par l'IA pour identifier des données véritablement significatives et fiables. En conséquence, les entreprises auront encore plus de mal à stocker et gérer les informations qu'elles ne le font actuellement, et elles devront investir un effort considérable pour déterminer combien de données accepter et stocker dès le départ. Il y aura d'innombrables problèmes liés aux données à l'avenir, en particulier dans la publicité. Par conséquent, il y a une tendance à mettre autant de données disponibles publiquement sur la blockchain que possible. Inversement, dans le projet Info-fi sur lequel je travaille actuellement, bien que le volume de données et la quantité de contenu liés à des mots-clés spécifiques soient en plein essor, l'engagement...
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