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十种有色金属 （万吨）
首先是“数据不被篡改”，该需求相对较为简单，可以通过区 ☸块链技术中的密码学的签名/校验技术 + 去中心化 + 冗余实 ✋现，甚至不需要知道参与方的身份 ➣。其次是“数据用途可控”，该需 ♊求涉及到了数据可用不可见的隐私计算问题，这就需要更高的加密手 ⏱段的技术要求。第三是“数据处理流程（程序）没有造假”，该需求 ⛲主要涉及到了可验证计算技术以及区块链中的智能合约技术。最后是 ♊“数据不造假”，这其实需要通过前边的技术进行数据融合，需要多 ⏬方数据的互相比对和交叉认证，从而训练可靠的模型。
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徐昳昶：其实是有一些进步了，但是这个进步和之前的DALL-E 2模型（注：OpenAI旗下的图片生成模型）一样，只 ♓是向前跨出了让大家觉得好玩的一步，所以才流传这么广 ♈。这一步背 ☺后的技术变化可能不是很大，比如可能只是准确率从85%提升到了90%，只是5个点的进步，但这一步让它正式迈入应用级行列了。
针对性能问题，一个途径是通过硬件加速，暴力提升性能。例 ♊如定制专门的硬件可以计算如公钥密码和半同态加密，这类硬件本身 ⛻具备的性能就能比软件提升几个数量级。另一个途径是通过在系统设 ♊计从芯片到分布式系统的各个层级提高数据并行能力，同时，通过实 ✨现明密文开发接口无差异以及明密文计算灵活调度。
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大 理
Yi：同样基于深度学习，在GPT使用的”predict the next word”之外有别的技术路径吗 ♈？宝博
首先是“数据不被篡改”，该需求相对较为简单，可以通过区 ✅块链技术中的密码学的签名/校验技术 + 去中心化 + 冗余实 ♋现，甚至不需要知道参与方的身份 ⛺。其次是“数据用途可控”，该需 ❧求涉及到了数据可用不可见的隐私计算问题，这就需要更高的加密手 ♋段的技术要求。第三是“数据处理流程（程序）没有造假”，该需求 ✨主要涉及到了可验证计算技术以及区块链中的智能合约技术。最后是 ❤“数据不造假”，这其实需要通过前边的技术进行数据融合，需要多 ❗方数据的互相比对和交叉认证，从而训练可靠的模型。
泉 州
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郑 州
武 汉
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Yi：同样基于深度学习，在GPT使用的”predict the next word”之外有别的技术路径吗 ♊？
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