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Zama在隐私计算领域展现出独特的技术优势。其Concrete框架采用TFHE方案，实现了可编程自举功能，支持在加密数据上执行任意计算逻辑。这一突破使得复杂运算不再需要数据解密，从根本上保障了数据隐私。
在开发工具方面，Concrete-ML提供了完整的解决方案。该工具支持将PyTorch和Scikit-learn模型自动转换为FHE等效电路，同时保持计算精度。创新的模型量化技术有效解决了浮点运算到整数域的转换难题，大幅降低了开发门槛。
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