Melburna, Florida, 2026. gada 2. septembris, CyberNewswire
Mazāk nekā trīs mēnešus pēc komerciālās palaišanas, OpenMatter Network šodien paziņoja par būtisku platformas paplašināšanu ar jaunām iespējām, kas uzņēmumiem, izstrādātājiem un pētniekiem atvieglo izveidi, izvietošanu un sadarbību, izmantojot sensitīvus datus un AI, vienlaikus saglabājot kriptogrāfisku kontroli pār to, kā informācija tiek piekļūta, aprēķināta un koplietota.
Jaunās iespējas, kas tagad ir pieejamas kā daļa no komerciāli pieejamās OpenMatter Network platformas, aptver drošu lietojumprogrammu izstrādi, AI modeļu pārvaldību, privātumu saglabājošu mašīnmācību un datu sadarbību. Vēl svarīgāk ir tas, ka tie demonstrē vienu no uzņēmuma pamatprincipiem: platforma nav fiksēts risinājums mūsdienu skaitļošanas videi, bet gan paplašināma verifikācijas arhitektūra — kriptogrāfisks pamats, kas apstiprina notikušo, nekontrolējot, kā tas notika, un kas spēj iekļaut jaunas tehnoloģijas un iespējas, uzņēmuma skaitļošanai turpinot attīstīties.
“Kad jūnijā izlaidām OpenMatter, mēs nenorādījām galamērķi,” sacīja Renē Deivisa, izpilddirektors un līdzdibinātājs. “Mēs veidojām arhitektūru, kas izstrādāta, lai augtu atbilstoši mūsu klientu vajadzībām un straujajām izmaiņām, kas notiek AI un drošās skaitļošanas jomā. Šie papildinājumi parāda, cik ātri mēs varam paplašināt platformu, vienlaikus saglabājot kriptogrāfisko pamatu, uz kura viss ir balstīts.”
Starp nozīmīgākajiem papildinājumiem ir MatterSDKjauns klienta slānis, kas sniedz izstrādātājiem racionalizētu piekļuvi MatterChain iespējām, vienlaikus nodrošinot pamatu lietojumprogrammu veidošanai OpenMatter vidē. MatterSDK ietver MatterVault, kas izmanto sliekšņa kriptogrāfiju, lai aizsargātu API atslēgas, akreditācijas datus un citus noslēpumus. Tā vietā, lai glabātu pilnu atslēgu vienā vietā, MatterVault sadala atslēgu daļas vairākām pusēm, lai neviena iekārta nevarētu atšifrēt informāciju pati. MatterSDK sniedz izstrādātājiem racionalizētu piekļuvi šai aizsardzībai, neprasot īpašas kriptogrāfijas zināšanas.
Klientiem, kuri izvieto AI vairākos pakalpojumu sniedzējus, ir pievienojis OpenMatter Maršrutētāja modelisnodrošinot vienu vārteju, caur kuru organizācijas var pārvaldīt piekļuvi modeļiem no tādiem pakalpojumu sniedzējiem kā OpenAI, Anthropic, Google un pašmitinātiem galapunktiem lokālai izvietošanai. Organizācijas var izveidot maršrutēšanas noteikumus, mainīt modeļus, nepārkārtojot lietojumprogrammas, centralizēti pagriezt nodrošinātāja akreditācijas datus un redzēt, kā tiek izmantoti dažādi modeļi. Pakalpojumu sniedzēja atslēgas paliek aizsargātas, nevis tiek ievietotas tieši atsevišķā AI aģenta vidē, samazinot iedarbību, ja aģents tiek apdraudēts.
Uzņēmums arī iepazīstināja MatterML V2nozīmīgs sasniegums OpenMatter privātumu saglabājošajās skaitļošanas iespējās. MatterML V2 ļauj vairākām organizācijām kopīgi apmācīt vai palaist modeļus kombinētajā informācijā, nevienam dalībniekam nepieprasot atklāt savus pamatā esošos datus citām organizācijām vai skaitļošanas infrastruktūrai. Būtiski veiktspējas uzlabojumi nodrošina drošu vairāku pušu aprēķinu, izmantojot grafisko interfeisu, nevis specializētu kriptogrāfisku programmēšanu, ļaujot analītiķiem izpildīt sarežģītas privātumu saglabājošas darbplūsmas, neierakstot kodu. Šis laidiens tiek nodrošināts ar 1000 reižu efektivitātes pieaugumu saskaņā ar OpenMatter kriptogrāfijas komandas sākotnējiem etaloniem.
Kopienas paplašina šo modeli, ļaujot pētniecības grupām, zinātniskām organizācijām un citām dalībnieku vadītām grupām organizēties ap datu kopām, noteikt dažādus privātuma līmeņus, apspriest un novērtēt informāciju un pārvaldīt to, ko viņu kopienas atbalsta. Rezultāts ir vide, kas paredzēta, lai palielinātu vērtīgas informācijas lietderību, neprasot tās īpašniekiem atteikties pār to kontrolēt.
“Tie nav atsevišķi elementi, kas ir pieskrūvēti uz platformas,” sacīja Deiviss. “Tie ir piemēri tam, ko nodrošina atvērta verifikācijas arhitektūra. Klientiem vajadzētu būt iespējai izmantot jaunus modeļus, jaunas kriptogrāfijas metodes un jaunus sadarbības veidus, nenomainot zem tiem esošo pamatu katru reizi, kad notiek skaitļošanas izmaiņas.”
Šī spēja ir īpaši svarīga, jo AI attīstās tādā tempā, kas padara tradicionālos tehnoloģiju atsvaidzināšanas ciklus arvien nepraktiskākus. Jauni modeļi, pakalpojumu sniedzēji, drošības izaicinājumi un skaitļošanas pieejas parādās nepārtraukti, padarot pielāgošanās spēju par svarīgu uzņēmuma prasību.
OpenMatter tika izstrādāts, pamatojoties uz šo realitāti. Tās pamatā esošā platforma atdala verifikāciju no atsevišķām lietojumprogrammām, AI modeļiem un infrastruktūras, kas darbojas virs tās, ļaujot ieviest jaunas iespējas, vienlaikus saglabājot konsekventu kriptogrāfijas pamatu datu aizsardzībai un aprēķinu pārbaudei.
“Datortehnikas nākotne turpinās mainīties,” sacīja Deiviss. “Šodien neviens uzņēmumam nevar precīzi pateikt, ar kādiem mākslīgā intelekta modeļiem, skaitļošanas vidēm vai drošības izaicinājumiem tas saskarsies pēc trim gadiem. Mēs varam tiem sniegt arhitektūru, kas ir gatava attīstīties līdz ar šo nākotni.”
Lai iegūtu papildinformāciju, lietotāji var apmeklēt vietni https://www.openmatter.network/. Lai iegūtu attēlus, lietotāji var noklikšķināt šeit.
Par OpenMatter tīklu
OpenMatter tīkls, kura galvenā mītne atrodas Floridas Kosmosa piekrastē, veido pārbaudāmu uzticības slāni drošai sadarbībai un AI aģentiem. Uzņēmuma kriptogrāfiski pārbaudāmā arhitektūra, vadoties pēc principa “Neuzticieties datiem. Pierādiet to”, nodrošina drošu sadarbību, regulētu AI darbību un matemātiski pārbaudāmus rezultātus neuzticamās vidēs. Lai iegūtu vairāk informācijas, apmeklējiet vietni www.openmatter.network.
Sazināties
Kalijs Makdaniels
[email protected]
