概要FLock.io は、Walrus ProtocolおよびSui Foundationと提携して、Sui Network上に分散型のプライバシー保護AIトレーニングインフラストラクチャを構築しました。AIモデルのトレーニングを強化することを目的とした分散型プラットフォームFLock.ioは、分散型ブロブストレージおよびデータ可用性レイヤーWalrus Protocol、Suiブロックチェーンの採用を支援し推進することに専念する組織Sui Foundationとの戦略的コラボレーションを発表し、Sui Networkエコシステム全体で分散型のプライバシー保護AIを進めることを目指しています。このイニシアチブの一環として、Walrusの分散データインフラストラクチャとSEALの暗号化フレームワークがFLockの連合学習アーキテクチャに統合されます。これにより、コミュニティの所有権をサポートし、中央集権的なデータ共有の必要を排除する形で、AIモデルの安全なトレーニングが可能になります。FLockのアプローチは、分散型モデルトレーニングを可能にするために連合学習を利用し、生のユーザーデータを公開することなく行います。このプロセスを安全に拡張するために、プラットフォームはモデル更新のブロードキャスト、保存、および暗号化のための分散型メカニズムを必要とします。WalrusとSEALの統合により、この機能が提供されます。Walrusは、FLockの連合学習アライアンスの基盤となるインフラストラクチャとして機能します。これは、協力してモデルをトレーニングするノードのネットワークです。モデルの勾配、パラメータ、および出力を送信および保存するための分散型の方法を提供し、中央サーバーへの依存を排除し、単一障害点を排除します。SEALは、システムにプログラム可能な暗号化およびアクセス制御手段を提供します。これにより、各トレーニングラウンドへの可視性と参加が検証された貢献者のみに制限され、データはプロセス全体を通じて暗号化されたままとなり、特定のサーバーや仲介者への信頼なしに保存およびアクセスが可能になります。ワルラスとSEALは、安全で分散型のフェデレーテッドラーニングパイプラインを構築する上での重要なギャップに対処します。この進展は、FLockのフェデレーテッドラーニングアライアンスを拡大するという目的をサポートし、開発者のより広い参加を可能にしながら、デフォルトでプライバシーと分散化を維持します。このコラボレーションは、安全でモジュラー式、そしてコミュニティ主導のAIインフラを確立するためのより広範な取り組みの一環です。ロードマップの一部として、FLock.ioはSuiエコシステム内でエージェントAIアプリケーションに特化したオープンソースの基盤モデルを洗練させるために、Sui Foundationと協力しています。## FLock.ioがAIGEN Sciencesと提携し、ドラッグディスカバリーにプライバシー保護型AIインフラを提供FLock.ioは、分散した参加者間でのAIモデルの共同トレーニングを促進し、個々のデータソースのプライバシーを保護するインフラストラクチャを提供します。このプラットフォームは、モデル開発の各段階で行われた貢献に対して、透明で検証可能な報酬を提供するブロックチェーンベースの報酬システムを統合しています。最近、FLock.ioは、医薬品発見の分野においてプライバシー重視のAIフレームワークを展開することを目的としたAIGEN Sciencesとの戦略的パートナーシップを発表しました。これは、生物医学研究における安全で分散型の革新を支援するものです。
FLock.io がWalrus ProtocolおよびSui Foundationと提携し、Suiネットワーク上で分散型でプライバシーを保護するAIを推進
概要
FLock.io は、Walrus ProtocolおよびSui Foundationと提携して、Sui Network上に分散型のプライバシー保護AIトレーニングインフラストラクチャを構築しました。
AIモデルのトレーニングを強化することを目的とした分散型プラットフォームFLock.ioは、分散型ブロブストレージおよびデータ可用性レイヤーWalrus Protocol、Suiブロックチェーンの採用を支援し推進することに専念する組織Sui Foundationとの戦略的コラボレーションを発表し、Sui Networkエコシステム全体で分散型のプライバシー保護AIを進めることを目指しています。
このイニシアチブの一環として、Walrusの分散データインフラストラクチャとSEALの暗号化フレームワークがFLockの連合学習アーキテクチャに統合されます。これにより、コミュニティの所有権をサポートし、中央集権的なデータ共有の必要を排除する形で、AIモデルの安全なトレーニングが可能になります。
FLockのアプローチは、分散型モデルトレーニングを可能にするために連合学習を利用し、生のユーザーデータを公開することなく行います。このプロセスを安全に拡張するために、プラットフォームはモデル更新のブロードキャスト、保存、および暗号化のための分散型メカニズムを必要とします。
WalrusとSEALの統合により、この機能が提供されます。Walrusは、FLockの連合学習アライアンスの基盤となるインフラストラクチャとして機能します。これは、協力してモデルをトレーニングするノードのネットワークです。モデルの勾配、パラメータ、および出力を送信および保存するための分散型の方法を提供し、中央サーバーへの依存を排除し、単一障害点を排除します。
SEALは、システムにプログラム可能な暗号化およびアクセス制御手段を提供します。これにより、各トレーニングラウンドへの可視性と参加が検証された貢献者のみに制限され、データはプロセス全体を通じて暗号化されたままとなり、特定のサーバーや仲介者への信頼なしに保存およびアクセスが可能になります。
ワルラスとSEALは、安全で分散型のフェデレーテッドラーニングパイプラインを構築する上での重要なギャップに対処します。この進展は、FLockのフェデレーテッドラーニングアライアンスを拡大するという目的をサポートし、開発者のより広い参加を可能にしながら、デフォルトでプライバシーと分散化を維持します。
このコラボレーションは、安全でモジュラー式、そしてコミュニティ主導のAIインフラを確立するためのより広範な取り組みの一環です。ロードマップの一部として、FLock.ioはSuiエコシステム内でエージェントAIアプリケーションに特化したオープンソースの基盤モデルを洗練させるために、Sui Foundationと協力しています。
FLock.ioがAIGEN Sciencesと提携し、ドラッグディスカバリーにプライバシー保護型AIインフラを提供
FLock.ioは、分散した参加者間でのAIモデルの共同トレーニングを促進し、個々のデータソースのプライバシーを保護するインフラストラクチャを提供します。このプラットフォームは、モデル開発の各段階で行われた貢献に対して、透明で検証可能な報酬を提供するブロックチェーンベースの報酬システムを統合しています。
最近、FLock.ioは、医薬品発見の分野においてプライバシー重視のAIフレームワークを展開することを目的としたAIGEN Sciencesとの戦略的パートナーシップを発表しました。これは、生物医学研究における安全で分散型の革新を支援するものです。