Zama发布 Concrete ML v1.9 版本，该版本支持 TFHE-rs 密文格式，支持开发者使用 Rust 生态系统进行加密机器学习工作流程，能够将 Concrete ML 模型无缝集成到基于 Rust 的 FHE 管道中。同时，LoRA LLM 微调协议也得到了性能上的改进，并推出了新的 SDK，旨在构建支持 FHE 的浏览器和移动应用程序，使移动用户能够安全地处理敏感数据。
Concrete v2.9 版本发布，增强了 TFHE-rs 的互操作性，扩展了对有符号整数的支持并完全支持张量的序列化和反序列化，支持 Python 3.12，包括 CPU 和 GPU wheels，并修复了一些 Bug，优化了 GPU 内核，提高了 FHE 的评估性能。
TFHE-rs v0.11 版本发布，主要带来了以下更新： 1. 零知识证明性能显著提升；2. 引入了基于 FheAsciiString 类型的新加密字符串模块；3. 默认加密参数现在遵循调整后的均匀噪声分布；4. GPU 性能提升，64 位加法运算速度提高 30%；5. 可以在 GPU 上轻松执行加密数组的计算。同时，该版本还改进了 GPU 性能，并修复了一些bug。
Zama 发布了 TFHE-rs (v1.1)、Concrete (v2.10) 和 Concrete ML (v1.9) 的新版本。
Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.11)、Concrete (v2.9)、Concrete ML (v1.8) 和 fhEVM (v0.6) 的新版本。
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