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详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
Zama在隐私计算领域展现出独特的技术优势。其Concrete框架采用TFHE方案，实现了可编程自举功能，支持在加密数据上执行任意计算逻辑。这一突破使得复杂运算不再需要数据解密，从根本上保障了数据隐私。
在开发工具方面，Concrete-ML提供了完整的解决方案。该工具支持将PyTorch和Scikit-learn模型自动转换为FHE等效电路，同时保持计算精度。创新的模型量化技术有效解决了浮点运算到整数域的转换难题，大幅降低了开发门槛。
系统架构设计体现了工程优化思维。通过动态噪声管理技术，Zama实现了计算效率的显着提升。批处理优化进一步增强了系统吞吐能力，使得实际应用场景中的FHE计算成本大幅降低。这些优化使得Zama技术在医疗数据分析、金融风控等领域具备了实用价值。
在医疗领域，研究人员正在使用Concrete-ML分析加密的基因组数据，在完全保护患者隐私的前提下寻找疾病标记物。在金融行业，银行可以利用我们的技术在加密数据上运行风险评估模型，确保敏感财务信息永不泄露。
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