Pentru cei care au ratat-o: o reamintire că parteneriatul nostru cu @vana abordează ceva esențial pentru viitorul AI. Modelele AI antrenate pe date publice au atins un platou. Web scrap-urile și fluxurile de date broker ne-au adus până aici, dar următorul salt de performanță necesită date private, de înaltă fidelitate: istoricul tranzacțiilor, jurnalele de utilizare a aplicațiilor, evidențele enterprise, date de sănătate. Problema este că trei lucruri blochează accesul la date private la scară largă: 1⃣Stimulente: Utilizatorii au nevoie de o compensație corectă pentru contribuția cu datele lor. 2⃣Confidențialitate: Utilizatorii trebuie să controleze ce este dezvăluit. Demonstrarea volumului tău de tranzacționare nu ar trebui să necesite expunerea fiecărei tranzacții individuale. 3⃣Verificabilitate: Dezvoltatorii trebuie să confirme originea datelor și corectitudinea calculului fără a vedea vreodată date brute. Vana și Brevis le rezolvă pe toate trei. Vana rulează o rețea deschisă pentru datele deținute de utilizatori. Utilizatorii contribuie la Data Collectives în schimbul recompenselor, păstrând în același timp proprietatea. Brevis oferă stratul criptografic: ▶️zkTLS dovedește autenticitatea datelor din orice sursă (bănci, burse, aplicații) fără a expune datele în sine ▶️Pico zkVM calculează acele date local și dovedește corectitudinea fără a dezvălui informații brute Rezultatul: dezvoltatorii AI primesc date verificate de antrenament de înaltă fidelitate. Utilizatorii sunt plătiți. Datele brute nu părăsesc niciodată controlul utilizatorului. Intimitate și proveniență, în sfârșit aliniate.