当FHE遇上Restaking：一文读懂行业新贵MindNetwork
Bitget新闻:1.Mind Network
Mind Network 的解决方案支持对加密数据进行可验证的去中心化计算， 解决实际用例中面临的挑战，例如处理 AI 工作的去中心化 GPU 网络以及管理敏感用户数据的去中心化物理基础设施网络（DePIN）等。Mind Network 的解决方案已经与 io.net、AIOZ、Nimble Network (AI)、Chainlink 等项目达成产品市场共识。
2. 项目里程碑
3. 再质押技术的风潮与所受到的挑战
目前市面上有越来越多的项目推出再质押，能在基础利率上再获得更多收益以及项目积分，数层叠加的收益让用户更积极参与，把再质押带到一个前所未见的风潮浪头，可谓这两个月最热门赛道的财富密码之一。
然而，再质押面临着不少挑战：
4. Mind Network 解决方案
4.2 FHE 再质押层
上述解决方案不仅在安全性上带来实质的提升，也涵括了最热门的再质押项目，主网上线前最后的测试网活动阶已经热度攀升，在多重奖励激励下，预估主网上线后会带来更大一波关注。
4.3 Mind Network：智能证明
与依赖于解决复杂数学问题或持有一定数量的代币的工作证明（PoW）和权益证明（PoS）不同，智能证明（PoI）利用了机器学习（ML）任务的力量。换句话说，AI 网络中的节点通过执行 ML 任务而非传统方法获得奖励。
然而，为了保护机器学习任务的结果并减轻来自恶意 FHE 验证者的潜在威胁，Mind Network 提出基于 FHE 加密数据计算奖励和达成共识。通过利用 FHE，敏感数据在整个过程中保持加密，确保了机密性和完整性。
在 Mind Network 中，三个集群协调验证者的工作：挖矿集群、验证者集群、共识集群。挖矿集群在模型生成中扮演着关键角色，而验证者则评估这些模型的准确性。这些集群，即挖矿者和验证者，构成了子网的基本组成部分，共同推动网络的功能。相反，共识集群负责在多样化的验证者之间达成共识，确保网络内关键决策的一致，并计算分配给 Mind 子网参与者的奖励。这些集群共同构成了 Mind 验证服务的支柱，加强了网络的基础设施并促进了其运营效率。
4.4 再质押 x AI
AI 项目和系统正在呈指数级增长，AI 计算需求每 3.5 个月就会翻一番。然而，它面临着高度集中的 GPU 资源和治理模型的挑战，以发展主要的 AI 开发，例如模型训练、推理服务。这代表这个行业已经面临瓶颈，不仅是巨大的开销成本，还有伦理和隐私问题。
贡献 0 ：加密经济的安全至关重要，特别是对于初启动的 AI 网络。Mind Network 引入多样化的再质押代币来消除来自单一生态系统的复合风险。
贡献 1 ：Mind Network 相信 AI 网络的需求和潜力是巨大的，将允许再质押代币持有者在最小化波动风险的同时分享看涨的 AI 代币的上涨空间。
贡献 2 ：AI 模型需要大量的参数来协作更新。Mind Network 引入了一个新的 AI 原生 rollup，具有更快的计算速度和更低的成本，以及一个为 AI 网络设计的创新的智能证明共识机制。
贡献 3 ：如果 AI 参数完全是明文数据，且每个操作者都能看到它。它很容易被相互复制，导致操纵。通过 FHE 的保护，Mind Network 启用匿名评分和投票来保持 AI 的秘密性，但可以公开验证。
5. Mind Network 团队
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