Multiple Network stellt Marken-Upgrade vor, mit Schwerpunkt auf Datenschutz und Datenbeschleunigung
In Kürze Multiple Network kündigte ein Marken-Upgrade an, um die weltweite Einführung von KI und die Integration in dezentrale Ökosysteme über sein Netzwerk zu verbessern, das auf fortschrittlichen P2P- und SD-WAN-Technologien basiert.
Dezentrale Netzwerkplattform Mehrere Netzwerke kündigte ein umfassendes Marken-Upgrade an und signalisierte damit sein Engagement, die Zukunft der KI und dezentraler Ökosysteme zu gestalten. Dies unterstreicht den Fokus der Plattform auf die Bewältigung kritischer Herausforderungen im Bereich der KI durch dezentrale Architektur und fortschrittliche Datenschutz-Computing-Technologien.
Multiple Network bietet eine Datenschutzbeschleunigungslösung, die für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Durch die Aggregation von Bandbreitenressourcen von verteilten Knoten erstellt die Plattform eine hocheffiziente Netzwerkumgebung mit geringer Latenz, die wichtige Funktionen unterstützt. Dazu gehören die Beschleunigung der Trainingsgeschwindigkeit und der Inferenzeffizienz für groß angelegte KI-Aufgaben, die Ermöglichung einer verschlüsselten Datenübertragung in Echtzeit zum Schutz der Privatsphäre der Benutzer bei Suchmaschineninteraktionen und die Erleichterung der sicheren Übertragung großer Datenmengen bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre.
Die einzigartige Nutzung von Peer-to-Peer (P2P) und Software-defiMithilfe von SD-WAN-Technologien (Decentralized Wide Area Network) kann das Unternehmen die doppelte Herausforderung der Datenübertragungseffizienz und des Datenschutzes in komplexen KI-Szenarien bewältigen. An diesem entscheidenden Punkt der Branche unterstützt Multiple Network aktiv das Ökosystem der dezentralen KI (DeAI), indem es die Funktionen für Datenschutz-Computing verbessert und Lösungen anbietet, die den Anforderungen von Benutzern und Unternehmen gerecht werden.
Im Gegensatz zu zentralisierten Systemen arbeitet Multiple Network über ein dezentrales Netzwerk verteilter Knoten. Dieser Ansatz stärkt die Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe, eliminiert einzelne Ausfallpunkte und gewährleistet die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit des gesamten Systems. Das dezentrale Modell fördert die gerechte gemeinsame Nutzung von Daten, Modellen und Rechenleistung und erleichtert Benutzern und Entwicklern den globalen Zugriff auf KI-Ressourcen.
Durch die Integration dezentraler Netzwerke mit Privacy-Computing-Frameworks wie Federated Learning und Secure Multi-Party Computation ermöglicht Multiple Network das gemeinsame Trainieren und Analysieren sensibler Daten ohne zentrale Verarbeitung. Dies ermöglicht die Entwicklung datenschutzfreundlicher KI-Anwendungen, stärkt das Vertrauen und fördert Innovationen in verschiedenen Sektoren. Durch diese Bemühungen ist Multiple Networkdefining, wie sich Datenschutz und Skalierbarkeit in der sich entwickelnden KI-Landschaft überschneiden.
Mehrere Netzwerke stärken KI und Web3 Integration mit Branchensupport und Kooperationen
Im vergangenen Jahr hat Multiple Network Aufmerksamkeit und Unterstützung von OKX Ventures, Youbi Capital und Stratified Capital erhalten. Zu den bemerkenswerten Erfolgen zählen der Start des Multiple Network-Testnetzes und der Miniapp, die zusammen fast 100,000 registrierte Knotenbenutzer angezogen haben und den wachsenden Einfluss und die Reichweite der Plattform zeigen.
Vor kurzem gab es eine Zusammenarbeit mit TON-Gesellschaft und UxLink Gastgeber der MultiWave TON Year-End Rewards Gala zu sein. Diese Veranstaltung brachte über 20 Web3 Projekte und Medienorganisationen, fördern Partnerschaften und stärken die Entwicklung des breiteren Ökosystems.
Mit Blick auf die Zukunft ist Multiple Network bestrebt, seine Netzwerkarchitektur weiter zu optimieren, um den sich ständig ändernden Anforderungen der KI-Branche gerecht zu werden. Durch die Konzentration auf die Verbesserung der Netzwerkstabilität und -zuverlässigkeit zielt die Plattform darauf ab, KI-Unternehmen qualitativ hochwertige Dienste bereitzustellen. Darüber hinaus plant die Plattform, ihre Zusammenarbeit im KI-Sektor auszuweiten und neue Anwendungsszenarien wie Smart Contracts, Echtzeit-Datenanalyse und Training von Modellen für maschinelles Lernen zu erkunden.
Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.
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