Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
AI训练数据这块去年吵得最凶的不是找不到素材,而是用了也没法证明出处——模型一上线就被喷"数据侵权"。Walrus生态最近推出的Seal模块算是个新思路:上传文件时先用纠删码拆成几百片段,然后通过门限密钥把访问权限直接写进Sui链上对象里,推理服务只能在隔离环境拿到授权的片段,原文件本身完全碰不到。这样一来,模型训练来源既能在法务层面站住脚,社区也能验证,想甩锅都甩不掉。
相比其他方案——某头部存储只能提供内容哈希、另一头部平台采用公开永久存储的"一锤子买卖"——Seal这招把隐私保护、可控删除、防篡改这三个原本有矛盾的需求揉到一块去了。
缺点也明显:密钥轮换的成本不低。要是一次性换掉200GB的数据密钥,得先解锁旧钥再授权新片,操作流程比常规方案复杂,特别是赶项目ddl时容易让开发团队头疼。不过社区已经有现成脚本模板在流传,未来集成进CI/CD流程应该能优化不少。