Zama团队使用Concrete ML加速了同态加密（FHE）在机器学习中的应用，并成功超越了之前论文中的基准测试结果。他们通过改进编译器，分离了机器学习和密码学任务，并采用了MLIR框架，支持多种硬件加速器。实验结果表明，新的Concrete ML在执行速度上有了显著提升，例如NN-20模型比2021年的结果快21倍。
ZamaFHE