Banyak alasan kegagalan proyek AI × Crypto sebenarnya bukan terletak pada kemampuan model, tetapi pada data itu sendiri.
Sumber data yang tidak terpercaya, tidak dapat direproduksi, dan tidak dapat dipastikan kepemilikannya, akhirnya menyebabkan output AI tidak dapat diverifikasi, apalagi membentuk nilai jangka panjang di atas rantai.
@useTria tepat berada di sini.
Ini bukan tentang membuat model, juga bukan tentang membuat lapisan aplikasi luar, melainkan fokus pada lapisan paling mudah diabaikan namun paling krusial dalam proses pelatihan dan inferensi AI: dasar data yang terstruktur dan dapat diverifikasi.
Tria melalui mekanisme di atas rantai, secara jelas mencatat sumber data, kontribusi, dan hubungan penggunaannya, sehingga sistem AI tidak lagi bergantung pada input data kotak hitam, melainkan membangun jalur kepercayaan yang dapat diaudit dan dilacak, hal ini sangat penting untuk AI Agent, sistem pengambilan keputusan di atas rantai, serta protokol otonom di masa depan.
Dari sudut pandang ini, nilai $TRIA tidak berasal dari narasi jangka pendek, melainkan dari kemampuannya menjadi lapisan infrastruktur AI yang secara default dipanggil.
Jika AI ingin benar-benar beroperasi secara skala di atas rantai, lapisan data seperti Tria ini bukanlah pilihan, melainkan keharusan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Banyak alasan kegagalan proyek AI × Crypto sebenarnya bukan terletak pada kemampuan model, tetapi pada data itu sendiri.
Sumber data yang tidak terpercaya, tidak dapat direproduksi, dan tidak dapat dipastikan kepemilikannya, akhirnya menyebabkan output AI tidak dapat diverifikasi, apalagi membentuk nilai jangka panjang di atas rantai.
@useTria tepat berada di sini.
Ini bukan tentang membuat model, juga bukan tentang membuat lapisan aplikasi luar, melainkan fokus pada lapisan paling mudah diabaikan namun paling krusial dalam proses pelatihan dan inferensi AI: dasar data yang terstruktur dan dapat diverifikasi.
Tria melalui mekanisme di atas rantai, secara jelas mencatat sumber data, kontribusi, dan hubungan penggunaannya, sehingga sistem AI tidak lagi bergantung pada input data kotak hitam, melainkan membangun jalur kepercayaan yang dapat diaudit dan dilacak, hal ini sangat penting untuk AI Agent, sistem pengambilan keputusan di atas rantai, serta protokol otonom di masa depan.
Dari sudut pandang ini, nilai $TRIA tidak berasal dari narasi jangka pendek, melainkan dari kemampuannya menjadi lapisan infrastruktur AI yang secara default dipanggil.
Jika AI ingin benar-benar beroperasi secara skala di atas rantai, lapisan data seperti Tria ini bukanlah pilihan, melainkan keharusan.
@KaitoAI @cookiedotfuncn @cookiedotfun @MindoAI #TriaTreasure @easydotfunX