对于那些错过的人：提醒一下，我们与@vana的合作关系解决了与AI未来至关重要的问题。 基于公共数据训练的AI模型已经达到瓶颈。网络抓取和数据经纪人提供的数据让我们走到了这一步，但下一次性能飞跃需要私密的高保真数据：交易历史、应用使用日志、企业记录、健康数据。 问题是，有三件事阻碍了大规模访问私密数据： 1⃣激励：用户需要公平的补偿来贡献他们的数据。 2⃣隐私：用户必须控制哪些信息被揭示。证明你的交易量不应该要求暴露每一笔交易。 3⃣可验证性：开发者需要确认数据来源和计算正确性，而不必看到原始数据。 Vana和Brevis解决了这三点。 Vana运行一个用户拥有数据的开放网络。用户在保留所有权的同时，贡献数据集以换取奖励。 Brevis提供加密层： ▶️zkTLS证明来自任何来源（银行、交易所、应用）的数据真实性，而不暴露数据本身 ▶️Pico zkVM在本地对这些数据进行计算，并在不揭示原始信息的情况下证明正确性 结果：AI开发者获得经过验证的高保真训练数据。用户获得报酬。原始数据永远不离开用户控制。 隐私和来源，终于达成一致。