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non necessariamente privacy in DeFi con @nillionnetwork ma più tutto-encompassing.
> costruire un'infrastruttura che consenta di avere "dati" sicuri in archiviazione e calcolo è la base.
con questa come fondamento, possiamo iterare su cosa potrebbe / dovrebbe essere da un punto di vista di "prodotto privacy" su questi, le possibilità dipendono dall'immaginazione dei costruttori.
oggi, siamo nella FASE 0 - dove permettiamo ai costruttori di creare app che necessitano di archiviazione sicura dei dati o/ed elaborazione sicura dei dati.
nilDB - il nostro modulo che gli sviluppatori possono integrare per costruire app che necessitano di archiviazione sicura. alimentato da MPC.
nilCC - il nostro modulo che gli sviluppatori possono integrare per costruire app che necessitano di calcolo sicuro. alimentato da TEE.
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questi non sono solo teorici poiché abbiamo app pronte per la produzione che sfruttano questi oggi.
con nilDB, la maggior parte delle app ecosistemiche come @HealthBlocks @soar_chain e molte altre (segui @Nillioneco per i riflettori), lo sfruttano per archiviare e accedere a dati sensibili in modo sicuro.
con nilCC, @nilgpt_ (LLM privato), @Pindora_HQ ecc. sfruttano tutti per elaborare dati sensibili in modo sicuro.
oltre a ciò, abbiamo nilRAG, che consente a uno sviluppatore di far sì che nilCC ottenga "contesto" da nilDB in modo sicuro.
con questo, idee come l'istruzione personalizzata in cui l'AI (nilCC) può fare inferenze e la "preferenza" dell'utente che è contesto può essere archiviata su nilDB e nilRAG consente all'AI di ottenere questo contesto senza dover vedere il contesto in chiaro.
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questa è la fase 0, tra l'altro.
per la fase 1, che dovrebbe arrivare più tardi quest'anno, semplifichiamo ulteriormente la relazione tra nilCC e nilDB consentendo a calcolo e archiviazione di esistere come uno.
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