Команда @near_ai запустила крупные модели ИИ с открытым весом, включив TEE на H100, чтобы протестировать пропускную способность для децентрализованного конфиденциального машинного обучения. Накладные расходы составили всего 1,5% для некоторых моделей по сравнению с отсутствием TEE. Это определенно самый практичный подход к децентрализованному и конфиденциальному машинному обучению на данный момент.

Полный текст статьи DCML здесь, полный более важных результатов исследований для будущего пользовательского ИИ: