【英文】人工智能 AVS 创意分享：联邦学习
Chainfeeds 导读：
nuffle 联合创始人 altan tutar 撰文分享了一个人工智能与 EigenLayer AVS 结合的可行思路：联邦学习（Federated Learning），以改善人工智能中的隐私问题。
文章来源：
https://x.com/mraltantutar/status/1850503040400265329
文章作者：
altan tutar
观点：
altan tutar：联邦学习承诺通过在分布式设备上训练算法，保持数据本地化以确保隐私，从而彻底改变人工智能。然而，中央聚合器的必要性也带来了风险，例如： - 单点故障，无法保证有效性； - 由于潜在的数据重建攻击而导致的隐私漏洞； - 对数据中毒攻击的敏感性 —— 对手可以按照他们的意愿引导学习过程。 EigenLayer AVS 处理的完美问题集： - 类似于区块链中验证者的去中心化聚合，消除了单点故障； - 聚合是确定性的，通常使用简单的求和函数。Operator 可以使用 BLS 签名对聚合模型进行签名，达成这就是聚合模型的共识，从而消除数据中毒攻击的风险； - 加密经济结合以实现活跃性和完整性，确保节点按照我们所希望的方式运行，从而提高鲁棒性并确保针对隐私漏洞的培训。【原文为英文】
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