Venedig hat gerade eine Ende-zu-Ende-verschlüsselte KI-Inferenz veröffentlicht. Jede große KI-Plattform heute basiert auf derselben grundlegenden Vertrauensannahme. Man muss dem Anbieter vertrauen, dass er mit den eigenen Daten verantwortungsvoll umgeht. @AskVenice hat mit einer etwas anderen Architektur gearbeitet. Gespräche werden lokal auf deinem Gerät gespeichert und Eingabeaufforderungen werden nicht serverseitig gespeichert. Wenn du Grenzmodelle verwendest, leitet Venedig die Anfrage weiter, sodass der Anbieter niemals deine Identitätsdaten erhält. Allerdings gelten hier die gleichen Vertrauensannahmen. Wenn Venedig oder ein Partner Daten abfangen wollte, würde nichts in der Architektur dies verhindern. Der neue Launch führt zwei hardwaregestützte Datenschutzmodi ein. TEE führt die Inferenz innerhalb sicherer Hardware-Enklaven durch, die von NEAR AI Cloud und Phala Network betrieben werden, und isoliert die Berechnung vom Host-Betriebssystem und dem Infrastrukturbetreiber. Remote Attestation verknüpft ein kryptografisches Zertifikat mit der physischen Hardware, sodass jeder unabhängig überprüfen kann, dass das Modell innerhalb einer echten Enklave läuft. Du musst dem GPU-Betreiber nicht mehr vertrauen, aber du vertraust immer noch der Transit-Schicht von Venedig. E2EE entfernt diese verbleibende Vertrauensannahme. Eingabeaufforderungen werden auf dem Gerät vor der Übertragung verschlüsselt, bleiben während der gesamten Infrastruktur von Venedig verschlüsselt und werden nur innerhalb der verifizierten Enklave entschlüsselt. Venedig kann deine Daten zu keinem Zeitpunkt während des normalen Betriebs sehen. Der Nachteil ist, dass die Antworten möglicherweise langsamer sind, Websuche und Speicher sind deaktiviert, da sie eine Entschlüsselung außerhalb der Enklave erfordern würden. Beide Modi laufen derzeit auf einer Handvoll Open-Source-Modellen über NEAR AI Cloud und Phala Network und sind exklusiv für Pro-Abonnenten.

Die Bitcoin-Kooperationssignale haben die schnellste Erholung in 5,5 Jahren Daten gezeigt. BTC befindet sich seit 41 Tagen in einem Defektionsregime. Defektion ist, wenn spekulative Aktivitäten geduldiges Kapital übertreffen. Die gewalttätigen Bewegungen in diesen Regimen geschehen früh, wobei die Rückgänge sich in den ersten 15 Tagen konzentrieren. Am Tag 30 ist der spekulative Impuls weitgehend erschöpft. Jedes Defektionsregime, das diesen Punkt überstanden hat, hat einen maximalen zusätzlichen Rückgang von etwa 3% erlebt. Der Composite Patience Score (CPS) misst das Gleichgewicht zwischen Kooperations- und Defektionskräften anhand von Onchain- und Derivatdaten. Der CPS überschritt am 8. März 0,25, ein Niveau, bei dem der Rückgang historisch während Defektionsregime begrenzt wurde. Der CPS stieg in 5 Tagen von 0,03 auf 0,32, die schnellste Bewegung in der Geschichte des Modells und 15% über dem vorherigen Rekord von Juni 2022. Es gibt jedoch Vorbehalte. Die Stichprobengrößen sind klein, und ein vorheriger CPS-Überschreitung im September 2024 überstieg kurzzeitig die entsprechende Rückgangsdistanz, bevor er sich erholte. Die schnellste CPS-Bewegung, die je aufgezeichnet wurde, bedeutet auch, dass es am wenigsten Präzedenzfälle gibt, mit denen man arbeiten kann. Der Druck der Defektion lässt nach, während geduldiges Kapital schneller wieder aufgebaut wird als alles andere in der Geschichte des Modells. Die Bedingungen, die historisch tiefen Rückgängen in diesen Regimen vorausgingen, sind in den aktuellen Daten nicht vorhanden.

Tether baut eine KI-Plattform, die auf Ihrer eigenen Hardware läuft. QVAC bietet ein modulares SDK, das Entwicklern ermöglicht, KI-Mikromodule für praktisch jedes Gerät zu erstellen. Diese Module verbinden sich und arbeiten über ein peer-to-peer-verschlüsseltes Netzwerk zusammen, ohne zentrale Server, API-Schlüssel oder Gatekeeper. QVAC Fabric hat gerade die Unterstützung für Microsofts BitNet-Architektur hinzugefügt, um LoRA-Fine-Tuning und Inferenz von 1-Bit großen Sprachmodellen direkt auf Endgeräten zu ermöglichen. Was zuvor dedizierte NVIDIA-GPUs und teure Serverinfrastruktur erforderte, kann jetzt auf alltäglichen Geräten ausgeführt werden. Die Benchmarks von Tether zeigen, dass BitNet-Modelle bis zu 77,8 % weniger VRAM als vergleichbare 16-Bit-Modelle verwenden, wobei die GPU-Inferenz zwischen 2x und 11x schneller als die CPU auf mobilen Geräten läuft. Fabric wurde als Open Source veröffentlicht. Die KI-Entwicklung heute hängt von der gleichen Art zentralisierter Infrastruktur ab, von der sich Krypto entfernen sollte. Das Training und Fine-Tuning von Modellen beruht weiterhin auf NVIDIA-Hardware und Cloud-Anbietern, was die Kontrolle über eine kleine Anzahl von Unternehmen konzentriert. Fabric zielt darauf ab, dies zu ändern, indem es Verbraucherhardware zu einer tragfähigen Plattform für die echte Modellentwicklung macht. Tether entwickelt mehrere Anwendungen auf QVAC. Translate kümmert sich um Offline-Transkription und -Übersetzung über Text, Audio und Bilder. Health verwendet einen KI-Agenten auf dem Gerät, um Gesundheitsdaten lokal zu verfolgen. Keet integriert QVAC KI, um konversationale Funktionen auf dem Gerät zu ermöglichen. Die Entwicklung von QVAC durch Tether deutet darauf hin, dass dezentrale KI für sie zu einer ernsthaften Priorität wird.