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Nillion
La primera computadora ciega de la humanidad.
La capa base de Internet para todos los datos privados.
Nillion republicó
Viernes de Hechos – @nillionnetwork
Nillion es una red descentralizada centrada en el almacenamiento y procesamiento seguro de datos a través de la computación ciega.
A continuación se presentan actualizaciones clave y hechos sobre sus desarrollos recientes:
Marco de Computación Ciega: Nillion utiliza Computación Multipartita (MPC) y Entornos de Ejecución Confiables (TEE) para procesar datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos, lo que permite aplicaciones que preservan la privacidad en campos como la salud y las finanzas. Su objetivo es crear un sistema donde los datos permanezcan seguros durante el almacenamiento y la computación.
Hitos de la Fase 0: El lanzamiento de la Fase 0 mejoró los componentes centrales de Nillion: nilDB (base de datos encriptada), nilAI (inferencia de IA privada) y nilVM (máquina virtual para desarrolladores). Estas mejoras aumentan el rendimiento para el manejo seguro de datos y el desarrollo de aplicaciones.
Escala de Datos e Inferencia: Hasta hoy, nilDB almacena más de 750 millones de secretos encriptados, y nilAI ha procesado 1.2 millones de llamadas de inferencia, apoyando la recuperación segura de datos para cálculos de IA privados.
Nuevas Aplicaciones:
nilGPT: ¡Un chatbot personal que mantiene todas tus conversaciones privadas!
Tickr: Un mercado para información de trading cripto confiable.
LouisAI: Un tomador de notas privado que resume notas de voz y llamadas.
Contexto adicional: El Bóveda Privada de Nillion distribuye datos encriptados a través de nodos, reduciendo el riesgo de brechas de un solo punto.
La infraestructura de Nillion tiene como objetivo apoyar aplicaciones de IA y datos descentralizados con un enfoque en la privacidad y la seguridad. #FactFriday #Nillion #BlindComputation #Privacy #AI #Web3

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Nillion republicó
Pensamientos rápidos sobre cómo podemos resolver la resolución de disputas para los mercados de predicción, he construido una pequeña demostración que muestra cómo podemos aprovechar nilAI para hacer esto más justo mientras mantenemos un alto nivel de confianza que cualquiera puede verificar.
Incluyo una arquitectura muy básica de cómo funciona esto a continuación.
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