Estamos emocionados de asociarnos con @WalrusProtocol y @SuiFoundation para llevar IA descentralizada y que preserva la privacidad al ecosistema de @SuiNetwork. Esta integración trae la capa de datos descentralizada de Walrus y la encriptación de SEAL al stack de aprendizaje federado de FLock, permitiendo un entrenamiento de modelos seguro y de propiedad comunitaria.

2/ FLock entrena modelos de IA utilizando aprendizaje federado, donde los participantes entrenan de manera colaborativa sin compartir datos en bruto. Para escalar esto de manera segura, necesitábamos una infraestructura descentralizada para almacenar, transmitir y cifrar las actualizaciones del modelo. Con Walrus y SEAL, obtenemos ambos.

3/ Walrus se convierte en la infraestructura subyacente para la FL Alliance de FLock: nuestra red de nodos de entrenamiento colaborativo. Proporciona transmisión y almacenamiento descentralizados para gradientes de modelos, parámetros y salidas de entrenamiento. Sin servidores centralizados, sin un único punto de fallo.

4/ SEAL añade cifrado programable y control de acceso al proceso. Asegura que solo los participantes verificados en una ronda de entrenamiento puedan ver o contribuir con los gradientes. Los datos cifrados se almacenan y recuperan de forma segura, sin necesidad de confiar en ningún servidor o parte individual.

5/ Walrus y SEAL reemplazan las piezas faltantes en la construcción de verdaderas tuberías de aprendizaje federado descentralizadas y seguras. Esto desbloquea una iniciativa clave: hacer crecer la Alianza FL. Ahora podemos incorporar a más creadores en el aprendizaje federado con privacidad y descentralización integradas.

6/ Junto con Walrus y SEAL, estamos construyendo la pila para una IA segura, programable y de propiedad comunitaria. Mirando hacia adelante, estamos trabajando con @SuiFoundation para ajustar un modelo de fundación de código abierto optimizado para IA agente en Sui. Más por venir. 💧