Um ponto cada vez mais importante é que o verdadeiro valor da IA na cadeia não depende do tamanho dos parâmetros do modelo, mas sim da confiabilidade dos dados e da verificabilidade dos resultados.

@bluwhaleai é precisamente nesta questão crucial que oferece sua resposta. A Bluwhale foca em combinar dados reais, raciocínio de IA e validação na cadeia, permitindo que a IA não seja apenas uma fonte de conclusões, mas também possa ser rastreada, avaliada e incentivada.

Ao integrar contribuidores de dados, executores de modelos e usuários em um mesmo mecanismo, a plataforma busca estabelecer uma rede de colaboração sustentável, e não apenas um consumo unidirecional de poder de processamento ou dados.

Em um horizonte de longo prazo, $BLUAI não carrega apenas funções de pagamento ou governança, mas funciona como o núcleo de incentivos para toda a colaboração na rede.

Ela faz com que a oferta de dados, a execução de modelos e a validação de resultados formem um ciclo fechado, conferindo à IA restrições econômicas e transparência na cadeia.

Esse design não busca popularidade de curto prazo, mas sim estabelecer uma base para aplicações de IA a longo prazo no cenário Web3.

Se no futuro a IA na cadeia realmente entrar em cenários de alta confiança, como finanças, conteúdo e tomada de decisão, caminhos como o da Bluwhale, que enfatizam dados reais e raciocínio verificável, podem se tornar especialmente importantes.

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