Para aquellos que se lo perdieron: un recordatorio de que nuestra asociación con @vana aborda algo crítico para el futuro de la IA. Los modelos de IA entrenados con datos públicos han alcanzado un estancamiento. Los raspados de la web y los feeds de los corredores de datos nos han llevado hasta aquí, pero el próximo salto en rendimiento requiere datos privados y de alta fidelidad: historiales de transacciones, registros de uso de aplicaciones, registros empresariales, datos de salud. El problema es que tres cosas bloquean el acceso a datos privados a gran escala: 1⃣Incentivos: Los usuarios necesitan una compensación justa por contribuir con sus datos. 2⃣Privacidad: Los usuarios deben controlar lo que se revela. Probar tu volumen de comercio no debería requerir exponer cada comercio individual. 3⃣Verificabilidad: Los desarrolladores necesitan confirmar el origen de los datos y la corrección de los cálculos sin ver nunca los datos en bruto. Vana y Brevis resuelven los tres. Vana opera una red abierta para datos de propiedad del usuario. Los usuarios contribuyen a Colectivos de Datos a cambio de recompensas mientras mantienen la propiedad. Brevis proporciona la capa criptográfica: ▶️zkTLS prueba la autenticidad de los datos de cualquier fuente (bancos, intercambios, aplicaciones) sin exponer los datos en sí ▶️Pico zkVM calcula esos datos localmente y prueba la corrección sin revelar información en bruto El resultado: los desarrolladores de IA obtienen datos de entrenamiento verificados y de alta fidelidad. Los usuarios reciben pagos. Los datos en bruto nunca salen del control del usuario. Privacidad y procedencia, finalmente alineadas.