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Nillion
La primera computadora ciega de la humanidad.
La capa base de Internet para todos los datos privados.
Nillion reposteó
Hecho Viernes – @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 y datos clave sobre sus desarrollos recientes:
Marco de computación ciega: Nillion utiliza la computación multipartita (MPC) y los entornos de ejecución de confianza (TEE) para procesar datos cifrados sin descifrar, lo que permite aplicaciones que preservan la privacidad en campos como la atención médica y las finanzas. Su objetivo es crear un sistema en el que los datos permanezcan seguros durante el almacenamiento y la computación.
Hitos de la Fase 0: El lanzamiento de la Fase 0 mejoró los componentes principales de Nillion: nilDB (base de datos cifrada), nilAI (inferencia de IA privada) y nilVM (máquina virtual para desarrolladores). Estas actualizaciones mejoran el rendimiento para el manejo seguro de datos y el desarrollo de aplicaciones.
Escala de datos e inferencia: A día de hoy, nilDB almacena más de 750 millones de secretos cifrados, y nilAI ha procesado 1,2 millones de llamadas de inferencia, lo que permite la recuperación segura de datos para cálculos privados de IA.
Nuevas aplicaciones:
nilGPT: ¡Un chatbot personal que mantiene todas tus conversaciones privadas!
Tickr: Un mercado para obtener información confiable sobre el comercio de criptomonedas.
LouisAI: Un anotador privado que resume notas de voz y llamadas.
Contexto adicional: La bóveda privada de Nillion distribuye datos cifrados entre nodos, lo que reduce el riesgo de infracciones en un solo punto.
La infraestructura de Nillion tiene como objetivo admitir aplicaciones descentralizadas de IA y datos con un enfoque en la privacidad y la seguridad.#FactFriday #Nillion #BlindComputation #Privacy #AI #Web3

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Nillion reposteó
Reflexiones rápidas sobre cómo podemos resolver la resolución de disputas para los mercados de predicción, creé una pequeña demostración que muestra cómo podemos aprovechar nilAI para hacer que esto sea más justo mientras mantenemos un fuerte nivel de confianza que cualquiera puede verificar.
A continuación incluyo una arquitectura muy básica de cómo funciona esto
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