A direção da criptografia totalmente homomórfica (FHE) tem sido bastante discutida recentemente. A questão central é: do ponto de vista puramente técnico, a FHE pode realmente resolver o dilema de vazamento de privacidade no treinamento e inferência de modelos de IA?
Isso não é apenas uma questão acadêmica. Uma vez que a FHE consiga superar as limitações de desempenho na aplicação prática, permitindo que cálculos de IA em grande escala operem em estado criptografado, o espaço de imaginação para computação privada na blockchain se abrirá — desde a proteção de dados até a segurança do modelo, tudo pode ser completamente reformulado.
Olhar por outro ângulo, se a rota tecnológica realmente for viável, o sistema de avaliação de mercado atual ainda está na fase de conceito para esse tipo de projeto de infraestrutura? As soluções de computação privada baseadas em avanços tecnológicos reais têm seu potencial de valor a longo prazo plenamente reconhecido?
Acho que vale a pena aprofundar essa discussão.
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LiquidationSurvivor
· 01-20 14:25
FHE parece impressionante, mas o desempenho é fraco, sejamos realistas
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OnlyUpOnly
· 01-20 11:32
FHE parece incrível, mas como passar nesta questão de desempenho... Ainda parece mais teoria do que prática
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GasFeeWhisperer
· 01-19 12:56
FHE esteve a ser desenvolvido há tanto tempo, mas atualmente ainda é uma espécie rara de soluções que realmente funcionam.
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RektButStillHere
· 01-17 15:55
FHE soa bastante sexy, mas honestamente, quando é que realmente vai passar de fase em termos de desempenho? Parece que tudo não passa de promessas vazias.
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OnChainArchaeologist
· 01-17 15:54
FHE soa muito avançado, mas por que é tão difícil superar este obstáculo de desempenho?
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liquidation_watcher
· 01-17 15:53
O gargalo de desempenho ainda não foi realmente superado, agora estar a exaltar o FHE é um pouco prematuro, não acha?
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SoliditySlayer
· 01-17 15:53
FHE parece muito ideal, mas será que realmente consegue ultrapassar esse obstáculo de desempenho? Parece mais uma especulação de conceito
Mas, voltando ao assunto, se realmente for possível executar cálculos de privacidade na cadeia, o sistema de avaliação realmente precisa ser reavaliado
Por que sempre tenho a sensação de que esses projetos de infraestrutura estão apostando no amanhã
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SundayDegen
· 01-17 15:52
FHE parece incrível, mas será que realmente funciona em termos de desempenho? Parece mais teoria do que prática
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ProposalDetective
· 01-17 15:38
FHE agora ainda é mais teoria do que prática, a barreira de desempenho realmente não é tão fácil de superar como se imagina
Dizer que a computação de privacidade é o futuro é bonito, mas na realidade ainda está na fase de laboratório... no entanto, se realmente houver uma grande inovação, certamente valerá a pena
A avaliação desses projetos no mercado... ei, parece que estão apostando na inovação tecnológica, não na implementação prática
Quando é que isso vai poder ser usado, estou morrendo de ansiedade
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UnruggableChad
· 01-17 15:38
FHE parece sempre muito promissor, mas quando é que realmente vamos ultrapassar o obstáculo do desempenho?
A direção da criptografia totalmente homomórfica (FHE) tem sido bastante discutida recentemente. A questão central é: do ponto de vista puramente técnico, a FHE pode realmente resolver o dilema de vazamento de privacidade no treinamento e inferência de modelos de IA?
Isso não é apenas uma questão acadêmica. Uma vez que a FHE consiga superar as limitações de desempenho na aplicação prática, permitindo que cálculos de IA em grande escala operem em estado criptografado, o espaço de imaginação para computação privada na blockchain se abrirá — desde a proteção de dados até a segurança do modelo, tudo pode ser completamente reformulado.
Olhar por outro ângulo, se a rota tecnológica realmente for viável, o sistema de avaliação de mercado atual ainda está na fase de conceito para esse tipo de projeto de infraestrutura? As soluções de computação privada baseadas em avanços tecnológicos reais têm seu potencial de valor a longo prazo plenamente reconhecido?
Acho que vale a pena aprofundar essa discussão.