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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：
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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来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
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📌 如何参与？
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2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
关于AI和区块链的融合，很多讨论都聚焦在模型的聪慧程度，但这其实是在问错问题。真正卡脖子的地方在于：训练数据的来源可靠吗？有没有被篡改过？一旦出现问题如何问责？
数据源一旦不可信，即便是性能最强的模型也只是把错误信息包装得更逼真罢了。
最近关注到一个思路值得深入思考——本质上是在搭建一套「底层但决定上限」的基础设施：让数据的存储、流转和可用性都变成可验证、可证明、可追溯的。换句话说，"数据没被动过手脚"不再是空口承诺，而是有密码学证据支撑的事实。
如果你要评估任何AI+链类的项目，我建议先搞清楚这三个问题：
**第一，数据存在哪儿？**
**第二，怎么证明它没被替换？**
**第三，万一出岔子了，谁来买单？**
能把这三点讲透彻的项目，才真正有底气去谈可持续的生态叙事。与其追风口热度，不如先把「数据可信链路」这个基础打牢。