إجراء تجربة ذاتية صغيرة.
الهدف: استخدام بيانات صحتي وسفري الشخصية لتقديم توصيات غذائية وتمارين مخصصة لي، بالاعتماد على نماذج متقدمة (frontier) لكن بطريقة تتجنب تسريب أي معلومات خاصة إليهم.
الاستراتيجية: استخدام نموذج محلي (Qwen 3.8 Flash Next) للتنسيق، واستخدام نماذج بعيدة قوية كاستدعاء أداة (tool call) للاستفادة من التفكير والمعرفة على مستوى أعلى التي لا يمتلكها النموذج المحلي.
نهج من ثلاث طبقات لحماية الخصوصية:
تجنب تسريب المعلومات الشخصية التي يمكن التعرف عبرها على الهوية، أو تسريب هويتي عبر أسلوب الكتابة -> يقوم النموذج المحلي بكتابة الاستعلامات إلى نموذج الـ frontier، وليس أنا
تجنب تسريب هويتي عبر قناة الدفع -> zkAPI
تجنب تسريب هويتي عبر الشبكات/IP -> Tor
تحتاج إلى الثلاثة (وبعدها، لدينا الثلاثة بالفعل، على الأقل إلى حد ما)
يعلّم ملف مهارات النموذج المحلي متى وكيف يُنشئ طلبات لا تكشف إلا الحد الأدنى من البيانات للّنماذج البعيدة. استخدم أداة سطر أوامر ملفوفة بـ Tor و zkAPI.
وكل شيء يعمل! حصلت على التوصيات، ومعلومات من نماذج الـ frontier ساعدت على تحسينها.
أوجه القصور الرئيسية:
* إن Tor ليس مُهيّأ فعلاً لتحقيق فصل/فك الارتباط بين الطلبات بشكل دقيق (de-linking) على مستوى كل طلب، وهي الشكل الوحيد من الخصوصية على مستوى طبقة الشبكة الذي “له معنى” حقاً في عالم اليوم (المعرّفات الطويلة الأمد هشة جداً). ربما ليست خصوصية كافية، كما أن زمن الاستجابة أعلى بمقدار 10-100× مما يمكن أن يكون عليه، في الوقت نفسه.
* استراتيجيات بناء الطلبات في ملف المهارات ليست مثالية بالتأكيد.
* Qwen 3.8 Flash Next ما زال بطيئاً نسبياً لدرجة غير مريحة. يعمل بشكل مريح عند 20-30 TPS، لكنه لن يبدأ فعلياً بالشعور بالسرعة إلا عند 100+.
* يوجد مفاضلة: كلما كنت أكثر حرصاً على نوعية البيانات التي تقدمها لنموذج بعيد، قلّت قدرته على مساعدتك
https://github.com/ethereum/zkapi/pull/16/changes
الهدف: استخدام بيانات صحتي وسفري الشخصية لتقديم توصيات غذائية وتمارين مخصصة لي، بالاعتماد على نماذج متقدمة (frontier) لكن بطريقة تتجنب تسريب أي معلومات خاصة إليهم.
الاستراتيجية: استخدام نموذج محلي (Qwen 3.8 Flash Next) للتنسيق، واستخدام نماذج بعيدة قوية كاستدعاء أداة (tool call) للاستفادة من التفكير والمعرفة على مستوى أعلى التي لا يمتلكها النموذج المحلي.
نهج من ثلاث طبقات لحماية الخصوصية:
تجنب تسريب المعلومات الشخصية التي يمكن التعرف عبرها على الهوية، أو تسريب هويتي عبر أسلوب الكتابة -> يقوم النموذج المحلي بكتابة الاستعلامات إلى نموذج الـ frontier، وليس أنا
تجنب تسريب هويتي عبر قناة الدفع -> zkAPI
تجنب تسريب هويتي عبر الشبكات/IP -> Tor
تحتاج إلى الثلاثة (وبعدها، لدينا الثلاثة بالفعل، على الأقل إلى حد ما)
يعلّم ملف مهارات النموذج المحلي متى وكيف يُنشئ طلبات لا تكشف إلا الحد الأدنى من البيانات للّنماذج البعيدة. استخدم أداة سطر أوامر ملفوفة بـ Tor و zkAPI.
وكل شيء يعمل! حصلت على التوصيات، ومعلومات من نماذج الـ frontier ساعدت على تحسينها.
أوجه القصور الرئيسية:
* إن Tor ليس مُهيّأ فعلاً لتحقيق فصل/فك الارتباط بين الطلبات بشكل دقيق (de-linking) على مستوى كل طلب، وهي الشكل الوحيد من الخصوصية على مستوى طبقة الشبكة الذي “له معنى” حقاً في عالم اليوم (المعرّفات الطويلة الأمد هشة جداً). ربما ليست خصوصية كافية، كما أن زمن الاستجابة أعلى بمقدار 10-100× مما يمكن أن يكون عليه، في الوقت نفسه.
* استراتيجيات بناء الطلبات في ملف المهارات ليست مثالية بالتأكيد.
* Qwen 3.8 Flash Next ما زال بطيئاً نسبياً لدرجة غير مريحة. يعمل بشكل مريح عند 20-30 TPS، لكنه لن يبدأ فعلياً بالشعور بالسرعة إلا عند 100+.
* يوجد مفاضلة: كلما كنت أكثر حرصاً على نوعية البيانات التي تقدمها لنموذج بعيد، قلّت قدرته على مساعدتك
https://github.com/ethereum/zkapi/pull/16/changes
