Mind Network привлек $10 млн в рамках Предварительная серия A-раунда 2024-09-26.

Автор оригинала: Адвайт (Лео) Джайант Компиляция: LlamaC «Рекомендация: Полностью гомоморфное шифрование (FHE) часто называют священным Граалем криптографии. В этой статье рассматриваются перспективы использования FHE в области искусственного интеллекта, указываются текущие ограничения. А также перечислены некоторые проекты, которые занимаются применением полностью гомоморфного шифрования (FHE) в области шифрования для AI-приложений. Для любителей Криптовалют, данная статья поможет глубже понять полностью гомоморфное шифрование. Наслаждайтесь!» Текст👇 A хочет получить высокоиндивидуализированные рекомендации на Netflix и Amazon. B не хочет, чтобы Netflix или Amazon знали их предпочтения. В эпоху цифровых технологий мы наслаждаемся Amazon и Netflix

Сценарист: Давиде

AI + web3, чего стоит ждать?

В данной статье сравниваются три технологии шифрования: полностью гомоморфное шифрование (FHE), zk-SNARKs (ZK) и многопартийные безопасные вычисления (MPC). Анализируются их рабочие принципы и сценарии применения, подчеркиваются их преимущества и техническая сложность. ZK подходит для идентификации, MPC используется для совместных вычислений, а FHE поддерживает выполнение сложных вычислений в зашифрованном состоянии. Все три технологии играют важную роль в защите конфиденциальности данных.

AI и DePIN: восхождение децентрализованных GPU сетей С 2023 года AI и DePIN демонстрируют бурное развитие в области Web3. Рыночная стоимость AI достигла 30 миллиардов долларов, в то время как рыночная стоимость DePIN составляет около 23 миллиардов долларов. Эти две области охватывают множество различных протоколов, обслуживающих различные потребности. В этой статье будет рассмотрено пересечение двух областей и исследовано развитие протоколов в данной области. В технологическом стеке ИИ сеть DePIN предоставляет практическое применение для ИИ через вычислительные ресурсы. Развитие крупных технологических компаний привело к нехватке GPU, что затрудняет другим разработчикам, создающим модели ИИ, получение достаточного количества GPU для вычислений. Это часто вынуждает разработчиков выбирать централизованных облачных провайдеров, но из-за необходимости подписания не гибких долгосрочных контрактов на высокопроизводительное оборудование это приводит к неэффективности.