SoraChain AI 利用 EigenCompute 实现可扩展的联合学习

SoraChain AI 通过采用 EigenCompute 的技术创建可扩展的基础设施，在联邦学习领域取得了重大进展。正如 EigenCloud 所指出的，这一发展解决了隐私、可扩展性和信任方面持续存在的挑战，这些挑战将联邦学习限制在试点阶段。

联邦学习的挑战

联邦学习允许协作式 AI 模型训练，而无需共享敏感数据。然而，传统模型严重依赖中心化聚合器，带来与隐私、信任和监管合规性相关的风险。这些限制阻碍了联邦学习扩展到小的、可信的圈子之外。

EigenCompute 的解决方案

EigenCompute 通过使用可信执行环境 (TEE) 和证明来提供解决方案，从而实现安全的跨境联合学习网络。这些网络有助于生产级全球模型的培训，同时保持数据隐私和遵守监管标准。

SoraChain AI 实施

SoraChain AI 集成了 EigenCompute 的基础设施，开发了全面的联邦学习系统。该系统允许在安全的 TEE 内进行 AI 模型聚合，确保在不影响数据完整性的情况下组合模型更新。此外，智能合约注册表维护不可变的审计跟踪，从而增强监管合规性。

集成的好处

EigenCompute 的集成使 SoraChain AI 能够加快其基础设施开发，显着缩短构建时间。该平台现在支持多个联合学习客户端，实现高性能和可靠性指标，且安全事件为零。

业务和技术影响

EigenCompute 的采用加快了 SoraChain AI 的上市时间，在提供可验证的联邦学习解决方案方面提供了竞争优势。这一进步吸引了包括医疗保健和金融在内的各个行业的兴趣，这些行业需要强大的数据隐私和合规措施。

有关此开发的更多信息，请访问 EigenCloud 官方博客。

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