Muitos motivos pelos quais projetos de AI × Crypto fracassam, na verdade, não estão na capacidade do modelo, mas nos próprios dados.
Fontes de dados não confiáveis, não reproduzíveis, sem possibilidade de confirmação de autoria, acabam por tornar a saída de AI impossível de verificar, muito menos criar valor a longo prazo na blockchain.
@useTria entra exatamente aqui.
Ele não desenvolve modelos, nem aplicações externas, mas foca na camada mais fácil de ser negligenciada, porém mais crucial, durante o treinamento e inferência de AI: a base de dados estruturada e verificável.
Tria, por meio de m
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