io.net susține antrenamentul AI cu prioritate pe confidențialitate cu Stargazer de la Flashback Labs
Rețeaua GPU descentralizată a io.net deblochează o nouă clasă de aplicații AI care păstrează confidențialitatea, pe care furnizorii de cloud centralizați nu le pot susține. Flashback Labs demonstrează această capacitate prin Stargazer, modelul lor de fotografie generativă de vârf, care se antrenează pe date personale fără a le expune vreodată.
Stargazer este proiectat pentru a recrea momente emoționale semnificative, dar necapturate (cum ar fi o fotografie de familie care nu a fost niciodată realizată). Este primul model disponibil pentru antrenament descentralizat și inferență privată pe infrastructura io.net astăzi.
De ce este importantă infrastructura descentralizată pentru confidențialitatea AI
Platformele cloud mari, precum AWS, creează limitări critice de confidențialitate pentru antrenarea AI-ului. Mutarea datelor sensibile pe servere centrale introduce riscuri de conformitate și împiedică multe cazuri legitime de utilizare a antrenamentului să se dezvolte.
Arhitectura distribuită a io.net rezolvă acest lucru prin desfășurarea instantanee a nodurilor în peste 138 de țări. Atunci când Flashback Labs are nevoie de infrastructură pentru învățare federată, nodurile de antrenament io.net se desfășoară automat, accesând date din stocarea descentralizată fără bottleneck-uri centrale.
Infrastructura io.net deblochează cinci capacități cheie pentru Stargazer:
Antrenament Federat: Datele personale rămân pe dispozitive sau TEEs securizate în timp ce io.net coordonează actualizările distribuite ale modelului pe întreaga rețea.
Inferență Protejată de TEE: Mediile de Execuție de Încredere ale io.net protejează atât solicitările, cât și greutățile modelului în timpul generării.
Distribuție Geografică: Rețeaua globală de noduri a io.net permite antrenamentul pe date specifice locației, respectând în același timp reglementările regionale de confidențialitate.
Procesare Bogată în Context: Infrastructura io.net gestionează emoții etichetate, locații și metadate culturale pentru a crea rezultate emoționale precise.
Scalarea Bazată pe Consimțământ: Sistemul de recompensă bazat pe tokenuri al io.net permite contribuabililor să îmbunătățească modelele în timp ce își mențin proprietatea asupra datelor.
Arhitectura io.net pentru AI cu Prioritate pe Confidențialitate
Abordarea descentralizată a io.net abordează limitările tehnice care împiedică scalarea învățării federate pe AWS sau pe platforme similare. Sistemul de plată bazat pe tokenuri al rețelei și aprovizionarea instantanee elimină fricțiunile tradiționale ale cloud-ului pentru sarcini sensibile la confidențialitate.
Antrenamentul are loc în Mediile de Execuție de Încredere ale io.net, asigurând confidențialitatea datelor pe parcursul procesului. Odată complet, greutățile modelului criptate revin cercetătorilor în timp ce nodurile de antrenament se încheie, fără a lăsa urme de date pe infrastructura io.net.
Această arhitectură de confidențialitate multi-strat păstrează datele prin învățare federată (datele rămân locale), stocare descentralizată (fără puncte centrale de eșec) și distribuția greutăților criptate (protejând proprietatea intelectuală).
Abordarea prejudecăților AI prin descentralizare
Distribuția geografică a io.net permite companiilor AI să antreneze modele pe seturi de date diverse, specifice locației, care reflectă nuanțele regionale pe care seturile de date centralizate tradiționale le omit. Acest lucru abordează problema prejudecății occidentale care afectează modelele AI actuale.
Flashback Labs a selectat io.net în februarie 2025 special pentru această capacitate de antrenament distribuit și abordarea nouă în desfășurarea nodurilor la cerere. În prezent, io.net gestionează sarcinile de inferență pentru Flashback Labs, având planuri de extindere la antrenament complet descentralizat pe măsură ce densitatea utilizatorilor crește.
Stargazer este activ pe aplicația mobilă Flashback BETA, demonstrând că io.net poate susține AI-ul care păstrează confidențialitatea de la început până la sfârșit, la scară. Reprezintă primul model:
Antrenat prin învățare federată pe io.net
Executarea inferenței în TEEs securizate ale io.net
Auditată și verificată prin consimțământ prin jurnale on-chain
Guvernată de contribuabili, mai degrabă decât de entități centralizate
Stargazer demonstrează că infrastructura descentralizată a io.net permite AI puternic fără exploatarea datelor. Este nevoie doar de arhitectura corectă pentru permisiune, confidențialitate și procesare distribuită.
Ești pregătit să construiești aplicații AI cu prioritate pe confidențialitate? Încearcă IO Intelligence acum pentru acces unificat la model și capacități de inferență securizate.