Мы рады сотрудничать с @WalrusProtocol и @SuiFoundation, чтобы привнести децентрализованный, защищающий конфиденциальность ИИ в экосистему @SuiNetwork. Эта интеграция объединяет децентрализованный уровень данных Walrus и шифрование SEAL в стек федеративного обучения FLock, позволяя безопасное, принадлежащее сообществу обучение моделей.

2/ FLock обучает модели ИИ с использованием федеративного обучения, где участники совместно обучают, не делясь сырыми данными. Чтобы безопасно масштабировать это, нам нужна была децентрализованная инфраструктура для хранения, трансляции и шифрования обновлений модели. С помощью Walrus и SEAL мы получаем все это.

3/ Walrus становится основной инфраструктурой для FLock’s FL Alliance - нашей сети совместных учебных узлов. Он обеспечивает децентрализованное вещание и хранение градиентов моделей, параметров и результатов обучения. Нет централизованных серверов, нет единой точки отказа.

4/ SEAL добавляет программируемое шифрование и контроль доступа к процессу. Это гарантирует, что только проверенные участники в раунде обучения могут просматривать или вносить изменения в градиенты. Зашифрованные данные хранятся и извлекаются безопасно, без необходимости доверять какому-либо отдельному серверу или стороне.

5/ Walrus и SEAL заменяют недостающие элементы в создании по-настоящему децентрализованных, безопасных федеративных обучающих конвейеров. Это открывает ключевую инициативу: развитие FL Alliance. Теперь мы можем привлечь больше строителей в федеративное обучение с встроенной конфиденциальностью и децентрализацией.

6/ Вместе с Walrus и SEAL мы создаем стек для безопасного, программируемого и принадлежащего сообществу ИИ. Смотрим в будущее, мы работаем с @SuiFoundation над доработкой модели открытого исходного кода, оптимизированной для агентного ИИ на Sui. Скоро будет больше. 💧