تعاونت FLock.io مع بروتوكول Walrus ومؤسسة Sui لبناء بنية تحتية لتدريب الذكاء الاصطناعي تركز على الخصوصية واللامركزية على شبكة Sui.
أعلنت منصة لامركزية تهدف إلى تعزيز تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال استخدام التعلم الفيدرالي وتكنولوجيا البلوكشين، FLock.io عن تعاون استراتيجي مع بروتوكول Walrus للتخزين المتناثر وطبقة توفر البيانات، وكذلك المنظمة المكرسة لدعم وتعزيز اعتماد بلوكشين Sui، مؤسسة Sui، من أجل تعزيز الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يحفظ الخصوصية عبر نظام شبكة Sui.
كجزء من هذه المبادرة، سيتم دمج بنية البيانات اللامركزية لوولروس وإطار التشفير لـ SEAL في بنية التعلم الفيدرالي لـ FLock. وهذا يسمح بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن بطريقة تدعم ملكية المجتمع وتلغي الحاجة إلى مشاركة البيانات المركزية.
تعتمد FLock على التعلم الفيدرالي لتمكين تدريب النماذج الموزعة دون الكشف عن بيانات المستخدم الخام. لتوسيع هذه العملية بشكل آمن، تتطلب المنصة آليات لامركزية لبث وتخزين وتشفير تحديثات النموذج.
توفير هذه القدرة هو تكامل والروس و SEAL. سيعمل والروس كالبنية التحتية الأساسية لتحالف التعلم الفيدرالي لـ FLock - شبكة من العقد التي تدرب النماذج بشكل تعاوني. يقدم طرقًا لامركزية لنقل وتخزين تدرجات النموذج والمعلمات والمخرجات، مما يساعد على إزالة الاعتماد على الخوادم المركزية والقضاء على نقاط الفشل الفردية.
تساهم SEAL في توفير تشفير قابل للبرمجة وتدابير التحكم في الوصول إلى النظام. إنها تحد من الرؤية والمشاركة في كل جولة تدريبية للمساهمين المعتمدين، مما يضمن بقاء البيانات مشفرة طوال العملية ويمكن تخزينها والوصول إليها دون الحاجة إلى الثقة في أي خادم أو وسيط معين.
معاً، يتناول Walrus و SEAL الفجوات الرئيسية في بناء خطوط أنابيب التعلم الفيدرالي الآمن والموزع. يدعم هذا التقدم هدف FLock في توسيع تحالف التعلم الفيدرالي الخاص بها، مما يتيح مشاركة أوسع بين المطورين مع الحفاظ على الخصوصية واللامركزية بشكل افتراضي.
تشكل هذه الشراكة جزءًا من جهد أوسع لتأسيس بنية تحتية آمنة وقابلة للتعديل ويديرها المجتمع في مجال الذكاء الاصطناعي. كجزء من خارطة الطريق، تعمل FLock.io مع مؤسسة Sui لتطوير نموذج أساسي مفتوح المصدر مصمم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلة ضمن نظام Sui.
FLock.io تتعاون مع AIGEN Sciences لإدخال بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تحافظ على الخصوصية في اكتشاف الأدوية
تقدم FLock.io بنية تحتية تسهل التدريب التعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي بين المشاركين الموزعين مع الحفاظ على خصوصية مصادر البيانات الفردية. يدمج النظام الأساسي أنظمة مكافآت قائمة على blockchain لتقديم تعويضات شفافة وقابلة للتحقق عن المساهمات المقدمة خلال كل مرحلة من مراحل تطوير النموذج.
مؤخراً، كشفت FLock.io عن شراكة استراتيجية مع AIGEN Sciences تهدف إلى نشر إطار عمل الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الخصوصية ضمن مجال اكتشاف الأدوية، مما يدعم الابتكار الآمن واللامركزي في البحث البيولوجي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
FLock.io تتعاون مع بروتوكول والروس ومؤسسة سوي لتعزيز الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يحافظ على الخصوصية على شبكة سوي
باختصار
تعاونت FLock.io مع بروتوكول Walrus ومؤسسة Sui لبناء بنية تحتية لتدريب الذكاء الاصطناعي تركز على الخصوصية واللامركزية على شبكة Sui.
أعلنت منصة لامركزية تهدف إلى تعزيز تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال استخدام التعلم الفيدرالي وتكنولوجيا البلوكشين، FLock.io عن تعاون استراتيجي مع بروتوكول Walrus للتخزين المتناثر وطبقة توفر البيانات، وكذلك المنظمة المكرسة لدعم وتعزيز اعتماد بلوكشين Sui، مؤسسة Sui، من أجل تعزيز الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يحفظ الخصوصية عبر نظام شبكة Sui.
كجزء من هذه المبادرة، سيتم دمج بنية البيانات اللامركزية لوولروس وإطار التشفير لـ SEAL في بنية التعلم الفيدرالي لـ FLock. وهذا يسمح بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن بطريقة تدعم ملكية المجتمع وتلغي الحاجة إلى مشاركة البيانات المركزية.
تعتمد FLock على التعلم الفيدرالي لتمكين تدريب النماذج الموزعة دون الكشف عن بيانات المستخدم الخام. لتوسيع هذه العملية بشكل آمن، تتطلب المنصة آليات لامركزية لبث وتخزين وتشفير تحديثات النموذج.
توفير هذه القدرة هو تكامل والروس و SEAL. سيعمل والروس كالبنية التحتية الأساسية لتحالف التعلم الفيدرالي لـ FLock - شبكة من العقد التي تدرب النماذج بشكل تعاوني. يقدم طرقًا لامركزية لنقل وتخزين تدرجات النموذج والمعلمات والمخرجات، مما يساعد على إزالة الاعتماد على الخوادم المركزية والقضاء على نقاط الفشل الفردية.
تساهم SEAL في توفير تشفير قابل للبرمجة وتدابير التحكم في الوصول إلى النظام. إنها تحد من الرؤية والمشاركة في كل جولة تدريبية للمساهمين المعتمدين، مما يضمن بقاء البيانات مشفرة طوال العملية ويمكن تخزينها والوصول إليها دون الحاجة إلى الثقة في أي خادم أو وسيط معين.
معاً، يتناول Walrus و SEAL الفجوات الرئيسية في بناء خطوط أنابيب التعلم الفيدرالي الآمن والموزع. يدعم هذا التقدم هدف FLock في توسيع تحالف التعلم الفيدرالي الخاص بها، مما يتيح مشاركة أوسع بين المطورين مع الحفاظ على الخصوصية واللامركزية بشكل افتراضي.
تشكل هذه الشراكة جزءًا من جهد أوسع لتأسيس بنية تحتية آمنة وقابلة للتعديل ويديرها المجتمع في مجال الذكاء الاصطناعي. كجزء من خارطة الطريق، تعمل FLock.io مع مؤسسة Sui لتطوير نموذج أساسي مفتوح المصدر مصمم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلة ضمن نظام Sui.
FLock.io تتعاون مع AIGEN Sciences لإدخال بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تحافظ على الخصوصية في اكتشاف الأدوية
تقدم FLock.io بنية تحتية تسهل التدريب التعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي بين المشاركين الموزعين مع الحفاظ على خصوصية مصادر البيانات الفردية. يدمج النظام الأساسي أنظمة مكافآت قائمة على blockchain لتقديم تعويضات شفافة وقابلة للتحقق عن المساهمات المقدمة خلال كل مرحلة من مراحل تطوير النموذج.
مؤخراً، كشفت FLock.io عن شراكة استراتيجية مع AIGEN Sciences تهدف إلى نشر إطار عمل الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الخصوصية ضمن مجال اكتشاف الأدوية، مما يدعم الابتكار الآمن واللامركزي في البحث البيولوجي.