この技術は、AIサービスとプライバシー保護の対立を解決するために、独自の「分散型ブレインサイズ」アーキテクチャを採用している：
- 局所小脳系（LCS）生データ（医療記録、金融情報など）を不可逆な特徴ベクトル（128ビットハッシュコード）に処理する軽量モデルのユーザー・エンド・デバイスへの配備。
- セキュアトランスポートレイヤー同型暗号化により、送信中に特徴ベクトルが逆解析されることはありません。
- クラウド・ブレイン・システム特徴ベクトルを受け取り、EVA-1モデルに基づいて演算を行い、元の情報を含まない決定案を返す（例：「治療法Aの適応確率は78%」）。
実証テストによると、このソリューションはGPT-4レベルの推論能力を維持しながら、データ漏洩のリスクを従来のクラウドソリューションの20分の1に低減している。例えば、医療シナリオでは、患者のCT画像と遺伝子データは全プロセスを通じて病院のローカルサーバーに保持され、AIは病変の特徴の数学的表現のみを取得することで、HIPAAなどの厳しいプライバシー規制の要件を満たしている。
この答えは記事から得たものである。AutoArk：複雑なタスクを共同処理するマルチインテリジェンスAIプラットフォームについて
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