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- 📢 Gate广场 #创作者活动第一期# 火热开启，助力 PUMP 公募上线！
Solana 爆火项目 Pump.Fun（$PUMP）现已登陆 Gate 平台开启公开发售！
参与 Gate广场创作者活动，释放内容力量，赢取奖励！
📅 活动时间：7月11日 18:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
🎁 活动总奖池：$500 USDT 等值代币奖励
✅ 活动一：创作广场贴文，赢取优质内容奖励
📅 活动时间：2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00（UTC+8）
📌 参与方式：在 Gate 广场发布与 PUMP 项目相关的原创贴文
内容不少于 100 字
必须带上话题标签： #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 奖励设置：
一等奖（1名）：$100
二等奖（2名）：$50
三等奖（10名）：$10
📋 评选维度：Gate平台相关性、内容质量、互动量（点赞+评论）等综合指标；参与认购的截图的截图、经验分享优先；
✅ 活动二：发推同步传播，赢传播力奖励
📌 参与方式：在 X（推特）上发布与 PUMP 项目相关内容
内容不少于 100 字
使用标签： #PumpFun # Gate
发布后填写登记表登记回链 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 奖励设置：传播影响力前 10 名用户，瓜分 $2
- HODL 并不等于你必须永远把比特币死守在钱包里，直到世界末日，一丁点都不能卖。
- 加密现在已经不是选配，而是标配了。
- 🎉【Gate 3000万纪念】晒出我的Gate时刻，解锁限量好礼！
Gate用户突破3000万！这不仅是数字，更是我们共同的故事。
还记得第一次开通账号的激动，抢购成功的喜悦，或陪伴你的Gate周边吗？
📸 参与 #我的Gate时刻# ，在Gate广场晒出你的故事，一起见证下一个3000万！
✅ 参与方式：
1️⃣ 带话题 #我的Gate时刻# ，发布包含Gate元素的照片或视频
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter（X）可参与浏览量前10额外奖励
推特回链请填表单：https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 独家奖励：
🏆 创意大奖（3名）：Gate × F1红牛联名赛车模型一辆
👕 共创纪念奖（10名）: 国际米兰同款球员卫衣
🥇 参与奖（50名）：Gate 品牌抱枕
📣 分享奖（10名）：Twitter前10浏览量，送Gate × 国米小夜灯！
*海外用户红牛联名赛车折合为 $200 合约体验券，国米同款球衣折合为 $50 合约体验券，国米小夜灯折合为 $30 合约体验券，品牌抱枕折合为 $20 合约体验券发放
🧠 创意提示：不限元素内容风格，晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与！
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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- 📢 #Gate观点任务# 第一期精彩启程！调研 Palio (PAL) 项目，在Gate广场发布您的看法观点，瓜分 $300 PAL！
💰️ 选取15名优质发帖用户，每人轻松赢取 $20 PAL！
👉 参与方式：
1. 调研$PAL项目，发表你对项目的见解。
2. 带上$PAL交易链接。
3. 推广$PAL生态周系列活动：
为庆祝PAL上线Gate交易，平台特推出HODLer Airdrop、CandyDrop、VIP Airdrop、Alpha及余币宝等多项PAL专属活动，回馈广大用户。请在帖文中积极宣传本次系列活动，详情：https://www.gate.com/announcements/article/45976
建议项目调研的主题：
🔹 Palio 是什么？
🔹 $PAL 代币经济模型如何运作？
🔹 如何参与 $PAL生态周系列活动？
您可以选择以上一个或多个方向发表看法，也可以跳出框架，分享主题以外的独到见解。
注意：帖子不得包含除 #Gate观点任务# 和 #PAL# 之外的其他标签，并确保你的帖子至少有 60 字，并获得至少 3 个点赞，否则将无法获得奖励。
⚠️ 重复内容的帖子将不会被选取，请分享属于你独特的观点。
⏰ 活动时间：截止至 2025年7月11日 24:00（UTC+8）
FHE技术：AI时代的隐私保护利器与发展前景
全同态加密FHE：AI时代的隐私保护利器
近期虽然加密市场表现平平，但仍有一些新兴技术逐渐成熟，其中全同态加密（Fully Homomorphic Encryption，简称FHE）就是一项值得关注的技术。今年5月，以太坊创始人Vitalik Buterin也发表了一篇关于FHE的文章，引发了业内广泛讨论。
要理解FHE这个复杂概念，我们需要先了解"加密"和"同态"的含义，以及为什么要"全"同态。
加密的基本概念
加密是一种保护信息安全的常用方法。例如，Alice想通过第三方C向Bob传递"1314 520"这个信息，又不希望C知道内容。她可以采用简单的对称加密方法，将每个数字乘以2，变成"2628 1040"。Bob收到后除以2即可解密得到原信息。这种方式能在不信任传递者的情况下完成保密通信。
同态加密的原理
同态加密更进一步，允许在加密数据上进行特定的计算，而不需要先解密。比如，Alice需要计算12个月共400元的电费总额，但她不会复杂计算。她可以将400和12分别乘以2加密，让可信的计算方C计算800×24的结果。C得出19200后，Alice再除以4即可得到正确答案4800元。这个过程中，C并不知道实际的电费金额和月数。
全同态加密的必要性
然而，简单的同态加密容易被破解。全同态加密通过引入更复杂的噪声和允许任意次数的加法、乘法运算，使得破解难度大大提高。它能够处理更复杂的数学问题，而不仅限于简单计算。2009年，Gentry等学者提出的新思路为全同态加密的实现开辟了道路。
FHE在AI领域的应用
FHE技术在AI领域有着广阔的应用前景。AI模型需要大量数据训练，但很多数据具有高度隐私性。FHE可以在保护数据隐私的同时，让AI进行计算和学习：
这种方式可以让AI在不接触原始数据的情况下完成任务，有效解决了数据隐私和AI发展之间的矛盾。
FHE项目的发展
目前已有多个FHE相关项目，如Zama、Privasea、Mind Network等。以Privasea为例，该项目提出了人脸识别等应用场景，既能判断真人，又不泄露敏感信息。为解决FHE高算力需求，Privasea设计了特殊的网络架构和硬件设备。
FHE的意义和前景
随着AI技术的普及，数据隐私问题日益突出。从国家安全到个人隐私，FHE技术可能成为保护数据的最后防线。它不仅能促进AI的合规发展，还能在各种敏感场景下发挥重要作用。
未来十年，AI可能将深度融入我们的生活。如果FHE技术能够真正成熟，它将为人类在AI时代保护隐私提供强有力的工具。