Dados reais, dados verificados e a confiança dos verificadores Pyth, um projeto de infraestrutura chave para o futuro, está navegando suavemente. O post anterior discutiu os enormes custos e desperdícios causados por dados falsos ou exagerados em meio a vastas quantidades de dados, bem como os riscos significativos que eles representam para o futuro. Nesse contexto, o mundo já reconheceu a necessidade de confiança nos dados e validação de dados reais. Em 2025, a administração Trump fez uma mudança significativa ao reconhecer explicitamente o PYTH como uma infraestrutura de dados macro através de emendas às leis de blockchain dos EUA. Isso se tornou um grande catalisador para o fortalecimento das regulamentações sobre criptomoedas e a expansão da utilidade real dos tokens, estabelecendo o PYTH como um projeto importante para feeds premium e validação. Devido à demanda de reação após essas mudanças políticas, o Pyth está rapidamente entrando nos mercados de RWA, dados macro e...
Filtrando Dados Reais de um Grande Volume de Dados na Era dos Dados Há uma crescente disparidade de riqueza em relação aos dados. O que isso significa? Estamos cada vez mais encontrando dificuldades para filtrar os inúmeros dados gerados pela IA para identificar dados verdadeiramente significativos e confiáveis. Como resultado, as empresas acharão ainda mais difícil armazenar e gerenciar informações do que fazem agora, e terão que investir um esforço significativo para determinar quanto dado aceitar e armazenar desde o início. Haverá inúmeras questões relacionadas aos dados no futuro, especialmente na publicidade. Portanto, há uma tendência de colocar o máximo possível de dados disponíveis publicamente na blockchain. Por outro lado, no projeto Info-fi em que estou trabalhando atualmente, enquanto o volume de dados e a quantidade de conteúdo relacionado a palavras-chave específicas estão disparando, a interação dos usuários e os indicadores comportamentais confiáveis estão, na...
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