@mindnetwork_xyz — это проект, который я постоянно отслеживаю. Его основа — FHE (полностью гомоморфное шифрование), которое позволяет выполнять вычисления с зашифрованной информацией без необходимости расшифровки. Это может быть использовано не только в блокчейне, но и в традиционных компаниях. Это дает Mind возможность сотрудничать с Web2 компаниями и выходить на рынок с новыми предложениями. Недавно Mind представила протокол зашифрованных сообщений на блокчейне (Encrypted Messaging Onchain), который предназначен для сделок с RWA на блокчейне, позволяя скрывать информацию, которая не подходит для публичного размещения на блокчейне, и выполнять вычисления и верификацию в состоянии конфиденциальности, обеспечивая надежную приватность. Ранее в области ИИ Mind сотрудничала с Deepseek, и это действительно партнерство, которое Deepseek указал в своем официальном репозитории на GitHub. Изначально это могло быть просто PR, но недавно появилась продолжение. Mind снова сотрудничает с экосистемой ByteDance, и BytePlus будет предоставлять DeepSeek через свою платформу ModelArk с помощью стандартизированного API. Весь процесс вывода, связанный с DeepSeek, будет защищен с использованием запатентованного модуля FHE от Mind Network, например, Mind FHE Rust SDK, что гарантирует, что данные остаются зашифрованными и конфиденциальными на протяжении всего взаимодействия — от ввода пользователя до вызова модели и конечного вывода. Все задачи верификации и вычислений будут выполняться на инфраструктуре вычислений функций BytePlus. Проще говоря, благодаря полностью гомоморфному шифрованию FHE от Mind, Deepseek может обслуживать проекты экосистемы Byte, не беспокоясь о конфиденциальности своих моделей. Суть этого сотрудничества в том, что оно может обслуживать пользователей офисного ПО Lark, а Lark на данный момент имеет более десяти миллионов пользователей. Также для COZE AI Agent экосистемы Byte предоставлены услуги по защите данных, которые можно протестировать. На самом деле ранее Mind также сотрудничала с Alibaba Cloud, помогая решать проблему доверительных вычислений данных ИИ в состоянии конфиденциальности. Кроме того, говорят, что уже достигнуто предварительное соглашение с одной крупной компанией. Продолжаем наблюдать, 🧐🧐