Vi er glade for å samarbeide med @WalrusProtocol og @SuiFoundation for å bringe desentralisert, personvernbevarende AI til det @SuiNetwork økosystemet. Denne integrasjonen bringer Walrus sitt desentraliserte datalag og SEALs kryptering inn i FLocks fødererte læringsstabel, noe som muliggjør sikker, fellesskapseid modellopplæring.

2/ FLock trener AI-modeller ved hjelp av føderert læring, der deltakerne trener sammen uten å dele rådata. For å skalere dette på en sikker måte trengte vi desentralisert infrastruktur for lagring, kringkasting og kryptering av modelloppdateringer. Med Walrus og SEAL får vi begge deler.

3/ Walrus blir den underliggende infrastrukturen for FLocks FL Alliance - vårt nettverk av samarbeidende treningsnoder. Den gir desentralisert kringkasting og lagring for modellgradienter, parametere og treningsutganger. Ingen sentraliserte servere, ingen enkelt feilpunkt.

4/ SEAL legger til programmerbar kryptering og tilgangskontroll til prosessen. Det sikrer at bare verifiserte deltakere i en opplæringsrunde kan se eller bidra med graderinger. Krypterte data lagres og hentes sikkert, uten at du trenger å stole på noen enkelt server eller part.

5/ Walrus og SEAL erstatter de manglende brikkene i å bygge virkelig desentraliserte, sikre fødererte læringsrørledninger. Dette låser opp et viktig initiativ: å utvide FL-alliansen. Vi kan nå introdusere flere byggere i føderert læring med innebygd personvern og desentralisering.

6/ Sammen med Walrus og SEAL bygger vi stabelen for sikker, programmerbar og fellesskapseid AI. Når vi ser fremover, jobber vi med @SuiFoundation for å finjustere en grunnlagsmodell med åpen kildekode optimalisert for agentisk AI på Sui. Mer kommer. 💧