Dla tych, którzy to przegapili: przypomnienie, że nasze partnerstwo z @vana dotyka czegoś krytycznego dla przyszłości AI. Modele AI trenowane na danych publicznych osiągnęły plateau. Zbieranie danych z sieci i źródła danych doprowadziły nas do tego momentu, ale następny skok wydajności wymaga prywatnych, wysokiej jakości danych: historii transakcji, dzienników użycia aplikacji, rekordów przedsiębiorstw, danych zdrowotnych. Problem polega na tym, że trzy rzeczy blokują dostęp do prywatnych danych na dużą skalę: 1⃣Zachęty: Użytkownicy muszą otrzymać sprawiedliwą rekompensatę za udostępnienie swoich danych. 2⃣Prywatność: Użytkownicy muszą kontrolować, co zostanie ujawnione. Udowodnienie swojego wolumenu handlowego nie powinno wymagać ujawnienia każdej indywidualnej transakcji. 3⃣Weryfikowalność: Programiści muszą potwierdzić pochodzenie danych i poprawność obliczeń, nie widząc nigdy surowych danych. Vana i Brevis rozwiązują wszystkie trzy problemy. Vana prowadzi otwartą sieć dla danych należących do użytkowników. Użytkownicy przyczyniają się do Kolektywów Danych w zamian za nagrody, zachowując jednocześnie własność. Brevis zapewnia warstwę kryptograficzną: ▶️zkTLS potwierdza autentyczność danych z dowolnego źródła (banki, giełdy, aplikacje) bez ujawniania samych danych ▶️Pico zkVM oblicza na tych danych lokalnie i potwierdza poprawność bez ujawniania surowych informacji Rezultat: programiści AI otrzymują zweryfikowane, wysokiej jakości dane do treningu. Użytkownicy są wynagradzani. Surowe dane nigdy nie opuszczają kontroli użytkownika. Prywatność i pochodzenie, w końcu zharmonizowane.