私たちは、@WalrusProtocol および @SuiFoundation と提携して、分散型でプライバシーを保護する AI を @SuiNetwork エコシステムに導入できることを嬉しく思います。 この統合により、Walrus の分散型データ層と SEAL の暗号化が FLock のフェデレーテッド学習スタックに導入され、コミュニティが所有する安全なモデル トレーニングが可能になります。

2/ FLock は、参加者が生データを共有せずに共同でトレーニングするフェデレーテッド ラーニングを使用して AI モデルをトレーニングします。 これを安全に拡張するには、モデルの更新を保存、ブロードキャスト、暗号化するための分散型インフラストラクチャが必要でした。 セイウチとシールズでは、両方を手に入れることができます。

3/ Walrusは、FLockのFLアライアンス(共同トレーニングノードのネットワーク)の基盤となるインフラストラクチャになります。 モデルの勾配、パラメーター、トレーニング出力の分散ブロードキャストとストレージを提供します。 一元化されたサーバーや単一障害点はありません。

4/ SEALは、プログラム可能な暗号化とアクセス制御をプロセスに追加します。 これにより、トレーニングラウンドの検証済みの参加者のみがグラデーションを表示または投稿できるようになります。 暗号化されたデータは、個々のサーバーや当事者を信頼することなく、安全に保存され、取得されます。

5/ WalrusとSEALは、真に分散化された安全なフェデレーション学習パイプラインを構築する際に欠けている部分を置き換えます。 これにより、FLアライアンスの成長という重要なイニシアチブが開かれます。 より多くのビルダーを、プライバシーと分散化が組み込まれたフェデレーテッドラーニングに参加できるようになりました。

6/ Walrus と SEAL と協力して、安全でプログラム可能なコミュニティ所有の AI のスタックを構築しています。 今後、私たちは@SuiFoundationと協力して、Sui 上のエージェント AI に最適化されたオープンソースの基盤モデルを微調整しています。 さらに多くのことが続きます。💧