Multiple Network dévoile une mise à niveau de sa marque, axée sur la protection de la vie privée et l'accélération des données

Plateforme de réseautage décentralisée Réseau multiple a annoncé une mise à niveau complète de sa marque, signalant son engagement à façonner l'avenir de l'IA et des écosystèmes décentralisés. Cela souligne l'accent mis par la plateforme sur la résolution des défis critiques de l'IA grâce à une architecture décentralisée et à des technologies avancées de calcul de confidentialité.

Multiple Network propose une solution d'accélération de la confidentialité conçue pour les applications d'IA. En agrégeant les ressources de bande passante des nœuds distribués, la plateforme crée un environnement réseau à haute efficacité et à faible latence qui prend en charge des fonctionnalités clés. Il s'agit notamment d'accélérer les vitesses de formation et l'efficacité de l'inférence pour les tâches d'IA à grande échelle, de permettre la transmission de données cryptées en temps réel pour protéger la confidentialité des utilisateurs lors des interactions avec les moteurs de recherche et de faciliter le transfert sécurisé de données à grande échelle tout en garantissant la confidentialité.

L'utilisation unique du peer-to-peer (P2P) et du logiciel par la plateformedefiLes technologies SD-WAN (Decentralized Wide Area Network) permettent de relever le double défi de l'efficacité de la transmission des données et de la protection de la vie privée dans des scénarios d'IA complexes. À ce stade crucial pour l'industrie, Multiple Network soutient activement l'écosystème de l'IA décentralisée (DeAI) en améliorant les capacités de calcul de la confidentialité et en proposant des solutions qui répondent aux besoins des utilisateurs et des entreprises.

Contrairement aux systèmes centralisés, Multiple Network fonctionne via un réseau décentralisé de nœuds distribués. Cette approche renforce la résistance aux attaques, élimine les points de défaillance uniques et garantit la fiabilité et la disponibilité globales du système. Le modèle décentralisé favorise le partage équitable des données, des modèles et de la puissance de calcul, favorisant ainsi l'accès mondial aux ressources d'IA pour les utilisateurs et les développeurs.

En intégrant des réseaux décentralisés à des cadres informatiques de confidentialité tels que l'apprentissage fédéré et le calcul multipartite sécurisé, Multiple Network permet de former et d'analyser de manière collaborative des données sensibles sans traitement centralisé. Cela permet le développement d'applications d'IA respectueuses de la vie privée, renforçant la confiance et faisant progresser l'innovation dans divers secteurs. Grâce à ces efforts, Multiple Network est en mesure dedefiexpliquant comment la confidentialité et l’évolutivité se croisent dans le paysage en évolution de l’IA.

Le réseau multiple renforce l'IA et Web3 Intégration avec le soutien et les collaborations de l'industrie

Au cours de l'année écoulée, Multiple Network a attiré l'attention et le soutien d'OKX Ventures, Youbi Capital et Stratified Capital. Parmi les réalisations notables, citons le lancement du testnet et de la mini-application Multiple Network, qui ont collectivement attiré près de 100,000 XNUMX utilisateurs de nœuds enregistrés, démontrant ainsi l'influence et la portée croissantes de la plateforme.

Récemment, il a collaboré avec Société TON et Lien Ux pour accueillir le gala de récompenses de fin d'année MultiWave TON. Cet événement a réuni plus de 20 Web3 projets et organisations médiatiques, favorisant les partenariats et renforçant le développement de l’écosystème plus large. 

À l’avenir, Multiple Network s’engage à optimiser davantage son architecture réseau pour répondre aux exigences en constante évolution du secteur de l’IA. En se concentrant sur l’amélioration de la stabilité et de la fiabilité du réseau, la plateforme vise à fournir des services de haute qualité aux entreprises d’IA. En outre, la plateforme prévoit d’élargir ses collaborations au sein du secteur de l’IA, en explorant de nouveaux scénarios d’application tels que les contrats intelligents, l’analyse de données en temps réel et la formation de modèles d’apprentissage automatique.