Datos reales, datos verificados y la confianza de los verificadores Pyth, un proyecto de infraestructura clave para el futuro, avanza sin problemas. La publicación anterior discutió los enormes costos y desperdicios causados por datos falsos o exagerados en medio de vastas cantidades de datos, así como los riesgos significativos que representan para el futuro. En este contexto, el mundo ya ha reconocido la necesidad de confianza en los datos y la validación de datos reales. En 2025, la administración Trump realizó un cambio significativo al reconocer explícitamente a PYTH como una infraestructura de datos macro a través de enmiendas a las leyes de blockchain de EE. UU. Esto se ha convertido en un importante catalizador para fortalecer las regulaciones sobre criptomonedas y expandir la utilidad real de los tokens, estableciendo a PYTH como un proyecto importante para feeds premium y validación. Debido a la demanda de retroceso tras estos cambios de política, Pyth está...
Filtrando datos reales de un vasto océano de datos en la era de los datos Hay una creciente brecha de riqueza en lo que respecta a los datos. ¿Qué significa esto? Cada vez nos resulta más difícil filtrar a través de los innumerables datos generados por la IA para identificar datos verdaderamente significativos y fiables. Como resultado, las empresas encontrarán aún más difícil almacenar y gestionar información de lo que lo hacen ahora, y tendrán que invertir un esfuerzo significativo en determinar cuánto dato aceptar y almacenar desde el principio. Habrá innumerables problemas relacionados con los datos en el futuro, especialmente en la publicidad. Por lo tanto, hay una tendencia a poner la mayor cantidad de datos disponibles públicamente en la cadena de bloques posible. Por el contrario, en el proyecto Info-fi en el que estoy trabajando actualmente, mientras que el volumen de datos y la cantidad de contenido relacionado con palabras clave específicas están aumentando a pasos...
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