🚨 @HorizenLabs vient de publier une analyse approfondie sur l'apprentissage fédéré vérifiable. Elle explore comment l'entraînement AI distribué peut passer de la confiance → à la vérification. Voici comment les preuves à divulgation nulle de connaissance jouent un rôle. Un 🧵...

L'apprentissage fédéré permet à plusieurs parties de former un modèle sans partager de données brutes. 📍Chaque participant s'entraîne localement. 📦 Les mises à jour sont envoyées à un agrégateur. 🌐 Un modèle global est produit. La confidentialité s'améliore. Mais le système suppose toujours que tout le monde se comporte de manière honnête.