Los Datos Médicos Son Zona Prohibida Para el Entrenamiento de IA 🔐 $TAO se valora por lo que produce el cómputo AI descentralizado, y la parte más restringida de esa ecuación es de dónde provienen realmente los datos de entrenamiento. $RENDER fundamentó su caso en el cómputo GPU descentralizado porque la infraestructura centralizada tiene límites. El mismo techo existe en las tuberías de datos que alimentan los modelos de IA. Los conjuntos de datos de entrenamiento más valiosos son aquellos que no se pueden compartir. Los registros médicos y las historias financieras producirían modelos dramáticamente mejores, pero las regulaciones y los incentivos competitivos que los protegen hacen que compartir sea imposible en condiciones normales. Los modelos de IA terminan entrenándose con lo que es públicamente accesible, que a menudo no es el dato más útil disponible. El MXE de Arcium cambia el lado de entrada de esta ecuación. Múltiples partes pueden contribuir con su conjunto de datos sellado a un proceso de entrenamiento de modelo compartido dentro de un MXE. Los datos de cada parte permanecen sellados durante todo el proceso y nunca se exponen a los otros participantes o a los nodos que ejecutan el cómputo. El modelo se entrena con el conjunto de datos combinado y cada parte recibe la salida mejorada sin haber revelado nada. Las industrias de salud y finanzas representan por sí solas mercados que pagarían primas significativas por esto. Lanzamiento de token en camino. Estoy siguiendo de cerca este. #IA #Privacidad