Nillion 的密碼學團隊正在全力以赴！ 我們的 Fission 論文剛剛被 2025 年 IEEE 通訊與網絡安全會議 @ComSoc 接受。 _____ 私人 LLM 推理一直陷入一個糟糕的權衡：你可以使用像 MPC 或 FHE 這樣的密碼學來保持私密，但速度較慢，或者使用安全區域來加快速度，但有洩漏數據的風險。 Nillion 的 Fission 解決了這個權衡。 這是一種通過將 MPC 與快速、安全的評估者網絡結合來安全且高效地運行大型語言模型的新方法（這些評估者可以在安全區域中運行）。 _____ Fission 在 MPC 下運行模型的敏感部分。然後，它將中間輸出分割，並在多個評估者之間進行洗牌，讓他們計算下一層。一旦完成，輸出將重新進入 MPC 進行下一輪。 MPC 評估 → 洗牌 → 分割 → 評估 → 重新分享 → 重複。 這使我們能夠保護私人信息，同時將計算密集的部分卸載到受信任的硬體上，而不會讓任何一方獲得過多的信息。 Fission 是朝著使私人 LLM 實用的一步，無需犧牲速度或安全性。 在這裡深入了解論文：