Dados reais, dados verificados e a confiança dos verificadores Pyth, um projeto de infraestrutura chave para o futuro, está navegando sem problemas. O post anterior discutiu os enormes custos e desperdícios causados por dados falsos ou exagerados em meio a grandes 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 real de dados. Em 2025, o governo Trump fez uma mudança significativa ao reconhecer explicitamente o PYTH como uma infraestrutura de dados macro por meio de emendas às leis de blockchain dos EUA. Isso se tornou um importante catalisador para fortalecer as regulamentações sobre criptomoedas e expandir a utilidade real dos tokens, estabelecendo o PYTH como um projeto importante para feeds premium e validação. Devido à demanda de reação após essas mudanças de política, a Pyth está entrando rapidamente nos mercados de RWA, dados macro e...
Filtrando dados reais de dados vastos na era dos dados Há uma lacuna de riqueza crescente em relação aos dados. O que isto significa? Estamos cada vez mais achando difícil filtrar os inúmeros dados gerados pela IA para identificar dados verdadeiramente significativos e confiáveis. Como resultado, as empresas terão ainda mais dificuldade em armazenar e gerenciar informações do que agora, e terão que investir um esforço significativo para determinar a quantidade de dados a serem aceitas e armazenadas desde o início. Haverá inúmeras questões relacionadas a dados no futuro, especialmente na publicidade. Portanto, há uma tendência de colocar o máximo possível de dados disponíveis publicamente na cadeia. 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, O envolvimento do usuário e os indicadores comportamentais confiáveis estão realmente se deteriorando...
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