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Notas de diseño y guías para desplegar agentes de IA con un manifiesto de permisos, secretos sellados y auditoría. Cada entrada también es Markdown: añade .md a su URL.
5 resultados para computación confidencial
La probabilidad calibrada que decide qué ve una persona ya no tiene que venir de una API. Un checkpoint System One open source en tu propio disco responde las mismas preguntas tipadas sin clave, sin red y sin costo por token — y el mismo programa corre contra cualquiera de los dos.
Para algunas cargas la pregunta interesante no es qué modelo es mejor, sino si el dato tiene permiso de salir. Un modelo dentro del proceso responde eso sin egress, sin un proveedor en la cadena de confianza y sin factura por token — y lo que cobra a cambio es latencia y tamaño de modelo.
Un despliegue confidencial que nadie verifica es un despliegue común con costo extra. Esta es la lista que corre una contraparte seria, lo que tu lado tiene que publicar para pasarla, y los límites que conviene decir vos antes de que los pregunten.
Cada línea dentro de la caja cuesta más escribirla, más cambiarla y más verificarla — y cada cambio invalida la medición que tus clientes fijaron. El reparto entre el núcleo confidencial y el producto común es la decisión de mayor palanca del diseño.
Nitro Enclaves, VMs confidenciales, dstack, anclado a una cadena — cuatro lugares donde poner la parte de tu producto que el operador no debe poder leer, y cómo elegir uno sin quemar seis semanas en una prueba.