Quando Walrus utilizza impegni crittografici e prove on-chain, perché il salvataggio di set di dati per l'IA su reti decentralizzate genera preoccupazioni riguardo a manipolazioni o perdite?
Walrus mantiene l'integrità del set di dati attraverso l'algoritmo di codifica a errore RedStuff, che codifica blob—come set di addestramento per l'IA da diversi GB—in frammenti primari e secondari con ridondanza integrata, consentendo la ricostruzione da un quorum di soli 1/3 di frammenti corretti anche se fino a 2/3 dei nodi di archiviazione sono difettosi o non disponibili dopo la sincronizzazione della rete, mentre ogni frammento include hash di impegno che i clienti verificano rispetto all'ID derivato dal contenuto del blob originale durante il recupero per rilevare eventuali alterazioni o incongruenze; inoltre, il sistema richiede un quorum di 2/3 di conferme firmate da nodi per generare un certificato POA, che viene pubblicato come registro immutabile sulla blockchain Sui, garantendo che una volta certificato, la custodia del set di dati sia pubblicamente auditabile e che i nodi siano obbligati a mantenere i frammenti senza modifiche, con qualsiasi incongruenza dimostrata che porta alla disassociazione on-chain dell'ID del blob dal suo oggetto di risorsa di archiviazione, rendendolo effettivamente inaccessibile mentre si preserva l'hash per controlli forensi.
Gli elementi di metadati del blob, la durata di archiviazione basata sull'epoca e gli impegni sui frammenti sono gestiti dai contratti intelligenti Move di Sui. È possibile verifica programmatica, auto-guarigione e pagamenti delegati PoS. I nodi che non riescono a generare frammenti autenticati o a rispondere alle sfide perdono le garanzie, impedendo la manipolazione e legando l'utilità dei token all'integrità dei dati.
Per prevenire la corruzione della pipeline di produzione, un team di intelligenza artificiale che perfeziona modelli su set di dati proprietari potrebbe caricare un corpus da 500 GB su Walrus, ricevere il PoA e l'oggetto di metadati su Sui per verifica on-chain e integrare un contratto Move per rilasciare condizionatamente i pesi del modello dopo audit periodici di integrità che confermino gli impegni sui frammenti.
Come potrebbe l'aggiunta delle verifiche di impegni di frammenti di Walrus alla tua pipeline di addestramento per progetti di intelligenza artificiale condivisi influenzare il drift dei dati e gli input avversariali tra le epoche?
