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Gate 廣場 “內容挖礦” 焕新季公測正式開啟！🚀
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為進一步激活內容生態，讓優質創作真正轉化為收益，Gate 廣場持續將內容創作、用戶互動與交易行為緊密結合，打造更清晰、更可持續的價值循環，為創作者與社群創造更多價值。
了解更多：https://www.gate.com/announcements/article/49480
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活動時間：1 月 21 日 16:00 -- 1 月 31 日 24:00 (UTC+8）
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活動時間：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
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活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/47889
生成式AI視頻領域現在挺熱，但大家都卡在一個共同的瓶頸上——存儲成本太高、數據調用速度跟不上、用戶隱私保護還是個大問題。
最近看到一個有意思的案例。生成式AI視頻平台Everlyn把目光投向了去中心化存儲，選擇Walrus作為核心數據層，直接打破了這些行業困境。這種AI與分佈式存儲的深度融合，實際上挺值得關注的。
Everlyn的核心競爭力在於什麼？他們的Everlyn-1模型能在16秒內把靜態圖片轉成高質量視頻，這個速度確實遠超Midjourney這類平台。這背後的技術支撐離不開Walrus的加持。
這次合作規模不小。Everlyn已經把自己積累的5000多條480p到720p清晰度的用戶視頻遷移到Walrus上，後面還計劃把原本存在AWS和Azure上的訓練數據集、模型檢查點、KV快取這些關鍵數據全部轉過來，總量超過50GB。對於AI視頻生成平台來說，這是一個大動作。
為什麼這麼做？成本。訓練數據的存儲成本直接決定了服務定價。Walrus用的Red-Stuff二維糾刪編碼技術能把存儲成本壓到行業新低，這樣Everlyn既能保持高速生成能力，又能給創作者降低使用門檻。
還有個細節——Quilt的批量存儲方案。視頻生成過程會產生大量碎片化小文件，這個方案能完美處理，實現高效的批量處理和快速訪問，保證模型優化的實時性。看起來是個完整的解決方案。