该技术采用独特的”分布式大小脑”架构来解决AI服务与隐私保护的矛盾：
- 本地小脑系统：在用户终端设备部署轻量化模型，负责处理原始数据（如医疗记录、财务信息），将其转换为不可逆的特征向量（128位哈希码）
- 安全传输层：通过同态加密技术，确保特征向量在传输过程中无法被反向解析
- 云端大脑系统：接收特征向量后，基于EVA-1模型进行运算，最终返回不含原始信息的决策建议（如”治疗方案A的适应概率为78%”）
实测表明，该方案在保持GPT-4级别推理能力的同时，将数据泄露风险降低至传统云方案的1/20。例如在医疗场景中，患者的CT影像和基因数据全程保留在医院本地服务器，AI仅获取病变特征的数学表达，满足HIPAA等严格隐私法规要求。
Essa resposta foi extraída do artigoAutoArk: uma plataforma de IA multiinteligência para colaboração em tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 无界方舟的”隐私补丁”技术如何实现数据安全保护？
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