训练者不会将数据集上传到网络。 训练在训练者自己的机器上本地进行，使用他们的硬件和数据。训练完成后，他们只提交梯度。 原始数据从未被其他人共享、存储或检查。隐私是通过系统设计而非规则或信任来维护的。 这使得训练者能够贡献计算能力并改进模型，而不暴露敏感或专有信息。