Dữ liệu y tế KHÔNG được phép cho đào tạo AI 🔐 $TAO được đánh giá cao nhờ những gì mà điện toán AI phi tập trung mang lại, và phần bị giới hạn nghiêm ngặt nhất trong phương trình đó chính là dữ liệu huấn luyện thực sự đến từ đâu. $RENDER đã xây dựng lập luận của mình dựa trên điện toán GPU phi tập trung vì hạ tầng tập trung có giới hạn. Cũng có một “trần” tương tự đối với các đường ống dữ liệu cung cấp cho các mô hình AI. Các bộ dữ liệu huấn luyện có giá trị nhất là những bộ không thể chia sẻ. Hồ sơ y tế và lịch sử tài chính có thể tạo ra các mô hình tốt hơn đáng kể, nhưng các quy định và động lực cạnh tranh bảo vệ chúng khiến việc chia sẻ trở nên bất khả thi trong điều kiện bình thường. Cuối cùng, các mô hình AI được huấn luyện trên bất cứ thứ gì có thể truy cập công khai, và điều này thường không phải là dữ liệu hữu ích nhất hiện có. MXE của Arcium thay đổi phía đầu vào của phương trình này. Nhiều bên có thể đóng góp riêng lẻ bộ dữ liệu đã được niêm phong của họ vào một quy trình huấn luyện mô hình chung bên trong một MXE. Dữ liệu của từng bên vẫn được niêm phong suốt quá trình và không bao giờ bị lộ cho các bên tham gia khác hay các nút thực thi việc tính toán. Mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu tổng hợp và mỗi bên nhận được kết quả đầu ra được cải thiện mà không hề tiết lộ bất cứ điều gì. Chỉ riêng các ngành y tế và tài chính đã là những thị trường sẽ sẵn sàng trả mức phí bảo hiểm đáng kể cho điều này. Sắp tới có đợt phát hành token. Mình đang theo dõi sát dự án này. #AI #Privacy