SoraChain AI 利用 EigenCompute 实现可扩展的联邦学习
realtime news Nov 21, 2025 07:34
根据 EigenCloud，SoraChain AI 利用 EigenCompute 的技术构建了可扩展的联邦学习基础设施，克服了传统的隐私和可扩展性挑战。
SoraChain AI 在利用 EigenCompute 的技术创建可扩展基础设施方面在联邦学习领域取得了重大进展。EigenCloud 指出，这一发展解决了限制联邦学习仅停留在试验阶段的隐私、可扩展性和信任等持久挑战。
联邦学习中的挑战
联邦学习允许在不需要共享敏感数据的情况下进行协作 AI 模型训练。然而，传统模型严重依赖于集中式聚合器，带来了与隐私、信任和法规合规性相关的风险。这些限制阻碍了联邦学习在小型信任圈之外的扩展。
EigenCompute 的解决方案
EigenCompute 通过信任执行环境（TEEs）和认证的使用提供了解决方案，使跨境联邦学习网络能够安全地进行。这些网络在保持数据隐私和遵循法规标准的同时，促进了生产级全球模型的训练。
SoraChain AI 的实施
SoraChain AI 整合了 EigenCompute 的基础设施，开发了一套全面的联邦学习系统。该系统允许在安全的 TEEs 中进行 AI 模型的聚合，确保模型更新的合并不影响数据完整性。此外，智能合约注册表维护不可更改的审计记录，提高了合规性。
集成的优势
EigenCompute 的集成使 SoraChain AI 能够加快基础设施的开发，显著减少了构建时间。该平台现在支持多个联邦学习客户端，具有高性能和可靠性指标，且没有安全事件。
业务和技术影响
采用 EigenCompute 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多个需要强大数据隐私和合规措施的行业的兴趣。
有关此开发的更多信息，请访问官方 EigenCloud 博客。
Image source: Shutterstock.jpg)