Subscribe to Nick Shakel
Nick ShakelМасштабирование пропускной способности с оптимальной передачей данных
В этом документе описываются проекты масштабирования пропускной способности сети Autonomys Network, обеспечивающие практически оптимальную передачу данных, и кратко объясняется, как исследовательская группа Autonomys Labs оценила и выбрала эти подходы.Масштабирование вычислений и пропускной способностиПри разработке блокчейна шардинг необходим для достижения двух важнейших целей масштабирования:Вычисления: Autonomys решает проблему масштабирования вычислений с помощью доменов и операторов дом...
Nick ShakelПревращая децентрализацию в безопасность
Трилемма блокчейнаТрилемма блокчейна - фундаментальная проблема в разработке блокчейна - утверждает, что сети блокчейна могут оптимизировать только два из трех ключевых свойств: децентрализацию, безопасность и масштабируемость. Крупнейшие блокчейны, включая Bitcoin и Ethereum, продолжают бороться с этим компромиссом, часто жертвуя масштабируемостью ради сохранения безопасности и децентрализации. Это приводит к высоким комиссиям за транзакции, медленному времени подтверждения и ограниченной пр...
Nick ShakelAutonomys x Rivalz: Повышение доступности, достоверности и конфиденциальности данных AI
Autonomys с радостью объявляет о стратегическом партнерстве с Rivalz, направленном на создание инфраструктуры, обеспечивающей доступ агентов AI в цепочке к высококачественным и проверенным данным. Мы считаем, что наряду с технологиями сохранения конфиденциальности это является ключом к созданию следующего поколения автономных систем».Ключевые аспекты партнерстваДоступность и верифицируемость данных: Высокопроизводительный уровень доступности данных Autonomys дополнит агентскую систему координ...
<100 subscribers
Nick ShakelМасштабирование пропускной способности с оптимальной передачей данных
В этом документе описываются проекты масштабирования пропускной способности сети Autonomys Network, обеспечивающие практически оптимальную передачу данных, и кратко объясняется, как исследовательская группа Autonomys Labs оценила и выбрала эти подходы.Масштабирование вычислений и пропускной способностиПри разработке блокчейна шардинг необходим для достижения двух важнейших целей масштабирования:Вычисления: Autonomys решает проблему масштабирования вычислений с помощью доменов и операторов дом...
Nick ShakelПревращая децентрализацию в безопасность
Трилемма блокчейнаТрилемма блокчейна - фундаментальная проблема в разработке блокчейна - утверждает, что сети блокчейна могут оптимизировать только два из трех ключевых свойств: децентрализацию, безопасность и масштабируемость. Крупнейшие блокчейны, включая Bitcoin и Ethereum, продолжают бороться с этим компромиссом, часто жертвуя масштабируемостью ради сохранения безопасности и децентрализации. Это приводит к высоким комиссиям за транзакции, медленному времени подтверждения и ограниченной пр...
Nick ShakelAutonomys x Rivalz: Повышение доступности, достоверности и конфиденциальности данных AI
Autonomys с радостью объявляет о стратегическом партнерстве с Rivalz, направленном на создание инфраструктуры, обеспечивающей доступ агентов AI в цепочке к высококачественным и проверенным данным. Мы считаем, что наряду с технологиями сохранения конфиденциальности это является ключом к созданию следующего поколения автономных систем».Ключевые аспекты партнерстваДоступность и верифицируемость данных: Высокопроизводительный уровень доступности данных Autonomys дополнит агентскую систему координ...
Share Dialog
Share Dialog
Сегодня мы рады представить демо-версию доказательства концепции, демонстрирующую практическое применение децентрализованного трехэтапного решения Autonomys Network - сети постоянного хранения данных (DSN), доступа к данным и частных вычислений. Демонстрация сосредоточена на агенте, работающем в доверенной среде исполнения (TEE) и использующем генерацию с дополненным извлечением (RAG) из надежно сохраненных данных. Предоставляя безопасную и эффективную основу для развертывания ИИ с сохранением конфиденциальности, эта демонстрация показывает, как разработчики могут использовать Autonomys для создания масштабируемых, настраиваемых и ориентированных на человека суперприложений dApp. По мере прохождения каждого раздела мы будем не только указывать временные метки для удобства просмотра видео, но и объяснять, почему это важно.
Что вы увидите: В этом сегменте представлена демонстрация, в которой основное внимание уделяется агенту, работающему в безопасном режиме с помощью TEE с графическими процессорами NVIDIA H100. Он демонстрирует конфиденциальный рабочий процесс RAG, в котором приоритет отдается конфиденциальности данных.
Почему это важно: Безопасные вычисления с помощью TEE устанавливают доверие, обеспечивая изоляцию конфиденциальных операций от внешнего вмешательства, что позволяет разрабатывать ИИ с сохранением конфиденциальности.
Что вы увидите: Изучите интеграцию больших языковых моделей (LLM), RAG и векторных баз данных в безопасных рамках TEE. Раздел подчеркивает гибкость развертывания этих систем локально, в гибридных конфигурациях или в сквозных защищенных системах.
Почему это важно: Такая интеграция закладывает основу для масштабируемых, адаптируемых систем ИИ, способных поддерживать конфиденциальность и безопасность в различных сценариях развертывания.
Что вы увидите: Система использует Llama (11 миллиардов параметров), Chroma в качестве базы данных векторов и встраивание с открытым исходным кодом от Hugging Face для надежной обработки данных.
Почему это важно: Инструменты с открытым исходным кодом в сочетании с передовыми моделями демократизируют доступ к ИИ, способствуя инновациям и снижая зависимость от закрытых централизованных экосистем.
Что вы увидите: Этот раздел подтверждает безопасность вычислений с помощью аттестации TEE, используя верифицируемые подписи, несы и токены JWT для подтверждения целостности аппаратной среды.
Почему это важно: Аттестация TEE гарантирует, что вычисления происходят в частной, проверенной и защищенной от взлома среде, что является критически важным компонентом доверия в децентрализованных системах ИИ.
Что вы увидите: Данные, загружаемые в DSN, шифруются с помощью открытого ключа TEE. Расшифровка происходит внутри самого TEE, что гарантирует, что даже оператор системы не сможет получить доступ к исходным данным.
Почему это важно: Этот рабочий процесс демонстрирует прорыв в области конфиденциальности, ориентированной на пользователя, обеспечивая конфиденциальность конфиденциальной информации на всех этапах работы ИИ.
Что вы увидите: В этом разделе показана загрузка файла диссертации в DSN, который обрабатывается TEE, позволяя LLM отвечать на контекстно-зависимые запросы на основе документа.
Почему это важно: Этот пример использования иллюстрирует реальное применение поиска знаний с помощью искусственного интеллекта при соблюдении высочайших стандартов безопасности данных и конфиденциальности пользователей.
Что вы увидите: Интегрированные результаты веб-поиска обрабатываются в векторной базе данных, что повышает контекстуальную глубину понимания и ответов системы искусственного интеллекта.
Почему это важно: Эта возможность демонстрирует, как децентрализованные системы ИИ могут подключать внешние источники данных для улучшения функциональности без ущерба для безопасности.
Что вы увидите: Опции резервного копирования векторной базы данных включают шифрование и защиту паролем, что обеспечивает дополнительную защиту хранимой информации.
Почему это важно: Безопасные механизмы резервного копирования защищают от потери данных и обеспечивают постоянное соблюдение стандартов конфиденциальности.
Благодарим вас за знакомство с нашим демонстрационным примером, демонстрирующим возможности постоянных DSN, доступа к данным и частных вычислений Autonomys в обеспечении безопасных, эффективных и децентрализованных решений для ИИ. Это практическое исследование того, как конфиденциальность, масштабируемость и доступность могут сосуществовать для поддержки ориентированного на человека децентрализованного ИИ (deAI) и супер dApps.
Вы являетесь основателем или разработчиком и хотите узнать больше о том, как Autonomys Network может поддержать ваше децентрализованное решение?
Оригинал статье на английском: English
Сегодня мы рады представить демо-версию доказательства концепции, демонстрирующую практическое применение децентрализованного трехэтапного решения Autonomys Network - сети постоянного хранения данных (DSN), доступа к данным и частных вычислений. Демонстрация сосредоточена на агенте, работающем в доверенной среде исполнения (TEE) и использующем генерацию с дополненным извлечением (RAG) из надежно сохраненных данных. Предоставляя безопасную и эффективную основу для развертывания ИИ с сохранением конфиденциальности, эта демонстрация показывает, как разработчики могут использовать Autonomys для создания масштабируемых, настраиваемых и ориентированных на человека суперприложений dApp. По мере прохождения каждого раздела мы будем не только указывать временные метки для удобства просмотра видео, но и объяснять, почему это важно.
Что вы увидите: В этом сегменте представлена демонстрация, в которой основное внимание уделяется агенту, работающему в безопасном режиме с помощью TEE с графическими процессорами NVIDIA H100. Он демонстрирует конфиденциальный рабочий процесс RAG, в котором приоритет отдается конфиденциальности данных.
Почему это важно: Безопасные вычисления с помощью TEE устанавливают доверие, обеспечивая изоляцию конфиденциальных операций от внешнего вмешательства, что позволяет разрабатывать ИИ с сохранением конфиденциальности.
Что вы увидите: Изучите интеграцию больших языковых моделей (LLM), RAG и векторных баз данных в безопасных рамках TEE. Раздел подчеркивает гибкость развертывания этих систем локально, в гибридных конфигурациях или в сквозных защищенных системах.
Почему это важно: Такая интеграция закладывает основу для масштабируемых, адаптируемых систем ИИ, способных поддерживать конфиденциальность и безопасность в различных сценариях развертывания.
Что вы увидите: Система использует Llama (11 миллиардов параметров), Chroma в качестве базы данных векторов и встраивание с открытым исходным кодом от Hugging Face для надежной обработки данных.
Почему это важно: Инструменты с открытым исходным кодом в сочетании с передовыми моделями демократизируют доступ к ИИ, способствуя инновациям и снижая зависимость от закрытых централизованных экосистем.
Что вы увидите: Этот раздел подтверждает безопасность вычислений с помощью аттестации TEE, используя верифицируемые подписи, несы и токены JWT для подтверждения целостности аппаратной среды.
Почему это важно: Аттестация TEE гарантирует, что вычисления происходят в частной, проверенной и защищенной от взлома среде, что является критически важным компонентом доверия в децентрализованных системах ИИ.
Что вы увидите: Данные, загружаемые в DSN, шифруются с помощью открытого ключа TEE. Расшифровка происходит внутри самого TEE, что гарантирует, что даже оператор системы не сможет получить доступ к исходным данным.
Почему это важно: Этот рабочий процесс демонстрирует прорыв в области конфиденциальности, ориентированной на пользователя, обеспечивая конфиденциальность конфиденциальной информации на всех этапах работы ИИ.
Что вы увидите: В этом разделе показана загрузка файла диссертации в DSN, который обрабатывается TEE, позволяя LLM отвечать на контекстно-зависимые запросы на основе документа.
Почему это важно: Этот пример использования иллюстрирует реальное применение поиска знаний с помощью искусственного интеллекта при соблюдении высочайших стандартов безопасности данных и конфиденциальности пользователей.
Что вы увидите: Интегрированные результаты веб-поиска обрабатываются в векторной базе данных, что повышает контекстуальную глубину понимания и ответов системы искусственного интеллекта.
Почему это важно: Эта возможность демонстрирует, как децентрализованные системы ИИ могут подключать внешние источники данных для улучшения функциональности без ущерба для безопасности.
Что вы увидите: Опции резервного копирования векторной базы данных включают шифрование и защиту паролем, что обеспечивает дополнительную защиту хранимой информации.
Почему это важно: Безопасные механизмы резервного копирования защищают от потери данных и обеспечивают постоянное соблюдение стандартов конфиденциальности.
Благодарим вас за знакомство с нашим демонстрационным примером, демонстрирующим возможности постоянных DSN, доступа к данным и частных вычислений Autonomys в обеспечении безопасных, эффективных и децентрализованных решений для ИИ. Это практическое исследование того, как конфиденциальность, масштабируемость и доступность могут сосуществовать для поддержки ориентированного на человека децентрализованного ИИ (deAI) и супер dApps.
Вы являетесь основателем или разработчиком и хотите узнать больше о том, как Autonomys Network может поддержать ваше децентрализованное решение?
Оригинал статье на английском: English
No comments yet