
HuuHoang88
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Fl chéo
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A privacidade é uma questão importante ao mapear o mundo físico.
@vangrid_io aborda isso na origem.
Detalhes sensíveis como rostos e matrículas podem ser desfocados antes da captura sair do dispositivo.
Isso é importante.
A inteligência espacial torna-se muito mais útil quando a privacidade está integrada no processo, e não adicionada posteriormente.

A Web3 não precisa que cada utilizador comece do zero.
Já temos anos de dados valiosos em plataformas Web2. O desafio é trazer esses dados para a Web3 de uma forma que seja confiável.
É por isso que estou a acompanhar @primus_labs.
Dados verificáveis podem abrir algumas possibilidades interessantes para identidade, reputação e aplicações onchain.

Gosto do modelo orientado pela procura por trás do @vangrid_io.
Alguém precisa de dados espaciais de uma localização.
É criada uma recompensa.
Um colaborador captura esses dados.
A submissão aceite torna-se dados 3D úteis.
Ciclo simples:
Procura → Captura → Verificação → Recompensa.
Muito melhor do que recolher dados aleatórios e esperar que alguém os queira mais tarde.

A AI precisa de dados, mas isso não significa que cada pedaço de dado deva ser exposto.
@primus_labs está a explorar este problema com zkFHE, combinando computação encriptada com provas que ajudam a verificar os resultados.
Para mim, essa é uma direção interessante para a AI: tornar os dados úteis enquanto se mantém a informação sensível protegida.

Os dados crowdsourced são úteis apenas se os compradores puderem confiar na sua origem.
É por isso que a proveniência é importante.
Com @vangrid_io, as capturas podem ser marcadas digitalmente e ancoradas na blockchain, dando aos compradores uma forma de verificar a origem dos dados.
Para robótica e AI, "provavelmente real" não é suficiente.
Os dados precisam de prova.

Uma coisa que gosto no @primus_labs é como aborda a lacuna entre Web2 e Web3.
Com o zkTLS, os dados dos sites existentes podem tornar-se verificáveis sem exigir que os utilizadores revelem tudo.
Imagine provar algo sobre a sua atividade online sem entregar toda a sua conta.
Esse é um caso de uso que vale a pena explorar.

A parte mais inteligente do @vangrid_io pode ser a estratégia de hardware.
Em vez de implantar frotas caras de sensores por todo lado, a rede usa algo que bilhões de pessoas já carregam:
Um smartphone.
Menos infraestrutura.
Mais cobertura.
Coleta de dados mais rápida.
Isso pode tornar-se uma vantagem poderosa para a Physical AI.




