Polyhedra выпустила EXPchain, приложение искусственного интеллекта, раскрывающее необходимость блокчейна для модели ИИ и генератора децентрализованных доказательств Zk
Инфраструктура взаимодействия блокчейна Polyhedra, после неудачи в борьбе с zkSync за символ $ZK после снижения стоимости монеты, недавно восстановила свои позиции и представила 'цепь для всего, созданную для ИИ', известную как EXPchain. Они также предложили концепцию интеллектуального доказательства (PoI), создав неизменяемый и доверенный блокчейн для моделей искусственного интеллекта. Остается только ждать, удалось ли успешно сочетать zk и ИИ.
Традиционное регулирование искусственного интеллекта связано с чувствительными данными, zkML - новый метод решения
Официально EXPchain определяется как протокол Блокчейн, разработанный специально для расширяемых, верифицируемых и ориентированных на конфиденциальность приложений искусственного интеллекта. Как "вселенная, построенная для ИИ", EXPchain интегрирует систему машинного обучения с нулевым знанием (zkML) и новую рамку интеллектуального доказательства (Proof of Intelligence, PoI). Основные инновации включают в себя эффективную систему доказательств zk Expander и инструментальный пакет zkPyTorch, который интегрирует zkML в традиционные рабочие процессы ИИ и дружелюбен к разработчикам.
Искусственный интеллект играет все более важную роль в различных отраслях, начиная от разблокировки телефона с помощью распознавания лица до выдачи кредитов и медицинской диагностики, основанной на искусственном интеллекте. Эти технологии несут в себе огромный потенциал, но также представляют собой определенные вызовы. Как, например, обеспечить справедливость, точность и безопасность функционирования системы искусственного интеллекта? Как защитить чувствительные данные, не ущемляя прозрачность и ответственность?
Также правительства разных стран занимаются регулированием ИИ, например, законопроект об ИИ в Европейском союзе и фреймворк управления рисками ИИ Национального института стандартов и технологий США (NIST). Проблема традиционных методов заключается в необходимости раскрытия специализированных моделей или чувствительных данных, что приводит к выбору между безопасностью, конфиденциальностью и доверием.
Машинное обучение с нулевым разглашением информации (zkML) предлагает альтернативное решение по сравнению с традиционными методами. Характеристики нулевого доказательства позволяют обеспечить математическую проверку системы искусственного интеллекта при защите конфиденциальности данных и моделей. Polyhedra представляет протокол взаимодействия EXPchain на основе технологии zkML, который не только учитывает поведение и соответствие искусственного интеллекта, но также обеспечивает масштабируемую и безопасную проверку.
Технический долг постоянно растет, процесс торговли ИИ на блокчейне способствует ответственности
Исследование показывает, что к 2022 году объем долга США по программному обеспечению (технический долг - это компромиссное решение, принятое при разработке программного обеспечения для быстрого запуска или удовлетворения краткосрочных потребностей, что в долгосрочной перспективе обычно приводит к увеличению затрат на обслуживание системы) достигнет 2,41 трлн. долларов США. Кроме того, исследование одной из четырех крупнейших консалтинговых компаний мира - PricewaterhouseCoopers (PwC) - также указывает, что к 2030 году искусственный интеллект ожидается сделать вклад в глобальную экономику в размере до 15,7 трлн. долларов США.
С увеличением масштабов искусственного интеллекта возможно увеличение технологического долга. В этой связи коммерческая колонка Raconteur ранее писала о том, не готовы ли компании понести стоимость неудач искусственного интеллекта? Ошибки AI включают неправильный вывод, утечки данных и кибератаки. Эти ошибки не только приводят к экономическим потерям, но и наносят вред личности.
Например, неправильные данные могут привести к ошибочным решениям машины или привести к предвзятому принятию решений. Поэтому необходимо обеспечить, чтобы каждый элемент, управляющий сделками с использованием искусственного интеллекта, от ввода данных до вывода модели, был верифицируем и подотчетен, чтобы эффективно использовать потенциал искусственного интеллекта и в то же время минимизировать эти риски. Именно здесь проявляет себя EXPchain - блокчейн для реальной временной проверки искусственного интеллекта.
Три главных технологических инновации: Polyhedra может решить проблему генератора zk-доказательств?
Технический инновации включает в себя Expander, ExPos и zkPyTorch
Polyhedra: Expander - самый быстрый в мире zk-проувер в настоящее время
Данные, предоставленные Polyhedra, включают:
На однопоточном ЦП обработка изображения VGG-16 занимает всего 2.2 секунды
Однопоточная обработка на CPU Llama-3.1 8B требует 150 секунд на каждый токен
Производительность быстрее, чем раньше, на четыре порядка
Эти достижения значительно сократили стоимость и задержку проверки ИИ, что позволило использовать различные приложения — от вывода конфиденциальности до проверки моделей. Expander также согласуется с видением Виталика Бутерина в эндшпиле.
Layer 2 в основном разделяется на Optimistic Rollup и zk Rollup, и для большинства цепочек zk Rollup генерация доказательства ZKP является узким местом, компании должны развертывать мощные машины с памятью TB для обработки большого количества транзакций в ZKP. Ранее технический директор Polyhedra Тяньчен Сиэ и главный ученый Джиахэн Чжан их команда вместе предложили статью, которая исследует новый подход с использованием полностью децентрализованного ZKP для повышения масштабируемости технологии zk.
ExPoS: расширенное свидетельство о праве собственности
ExPoS - это механизм подтверждения прав в zkML-технологии EXPchain, который разработан для проверки поведения и соответствия AI-приложений, не раскрывая данные специальных моделей. Проще говоря, используя технологию zkBridge, подразделение Polyhedra объединяет все механизмы прав на Блокчейне в когерентную сеть стейкинга.
zkPyTorch: инструментальный ящик, дружественный к разработчикам
zkPyTorch автоматически преобразует операции PyTorch в цепи zk, уменьшая разрыв между традиционным рабочим процессом и машинным обучением с нулевым разглашением (zkML). Это интеграция позволяет разработчикам использовать привычные инструменты, существенно сокращая время и сложность развертывания приложений искусственного интеллекта с поддержкой zk.
zkML можно проверить на предмет LLM в условиях конфиденциальности
Основной принцип EXPchain заключается в нулевом знании машинного обучения (zkML), который поддерживает шифрование и проверку моделей ИИ, обеспечивая безопасность и точность на всем жизненном цикле машинного обучения, включая:
Проверяемое рассуждение: доказательство вывода искусственного интеллекта без раскрытия модели или данных.
Проверка модели: проверка честности и соответствия производительности на основе тестового набора данных.
Проверка обучения: гарантия соблюдения соглашения и недопущения утечки конфиденциального ввода.
zkML конкретные приложения включают:
Добавление цифрового водяного знака в большие языковые модели (LLM). Цифровой водяной знак - это маленькая и едва заметная особенность, внедренная в сгенерированный LLM текст, которая используется для идентификации того, был ли этот текст создан определенной моделью, а также для предотвращения подделки и злоупотребления содержанием.
Обеспечение соответствия модели, например, проверка соответствия в финансовых учреждениях.
Реализация безопасных вычислений многих сторон в отрасли, где уделяется внимание конфиденциальности.
В настоящее время цифровой водяной знак zkML от EXPchain можно использовать для проверки крупных языковых моделей, таких как Llama-3.1 8B.
Главный криптограф Polyhedra имеет прекрасную репутацию и продвигает цепочку PoI искусственного интеллекта.
EXPchain можно рассматривать как Интеллектуальное подтверждение (PoI), представляющее собой немодифицируемую и доверенную блокчейн, созданную для модели искусственного интеллекта, подтверждающую ее источник, подлинность и этическую совместимость. Эта структура защищает интеллектуальную собственность и гарантирует прозрачность ответственности, связывая источник и эффективность каждой модели искусственного интеллекта с проверяемой записью на цепи. Это обеспечивает непрецедентную прозрачность для экосистемы, основанной на искусственном интеллекте.
И когда речь заходит о том, кто стоит за всем этим, нельзя не упомянуть главного криптографа Polyhedra Чжэнфэя Чжана. Ранее он работал в таких ведущих компаниях, как Algorand, Espresso, Ethereum Foundation и Scroll, и имеет значительную известность в криптографическом сообществе. Статья «ZEN: оптимизирующий компилятор для проверяемого нейронного сетевого вывода» рассматривает проверяемое машинное обучение.
Эта статья Polyhedra представляет собой введение в применение искусственного интеллекта EXPchain, разбирает необходимость привязки модели искусственного интеллекта к цепочке и появление распределенного генератора zk-доказательств впервые появилось в Chain News ABMedia.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Polyhedra выпустила EXPchain, приложение искусственного интеллекта, раскрывающее необходимость блокчейна для модели ИИ и генератора децентрализованных доказательств Zk
Инфраструктура взаимодействия блокчейна Polyhedra, после неудачи в борьбе с zkSync за символ $ZK после снижения стоимости монеты, недавно восстановила свои позиции и представила 'цепь для всего, созданную для ИИ', известную как EXPchain. Они также предложили концепцию интеллектуального доказательства (PoI), создав неизменяемый и доверенный блокчейн для моделей искусственного интеллекта. Остается только ждать, удалось ли успешно сочетать zk и ИИ.
Традиционное регулирование искусственного интеллекта связано с чувствительными данными, zkML - новый метод решения
Официально EXPchain определяется как протокол Блокчейн, разработанный специально для расширяемых, верифицируемых и ориентированных на конфиденциальность приложений искусственного интеллекта. Как "вселенная, построенная для ИИ", EXPchain интегрирует систему машинного обучения с нулевым знанием (zkML) и новую рамку интеллектуального доказательства (Proof of Intelligence, PoI). Основные инновации включают в себя эффективную систему доказательств zk Expander и инструментальный пакет zkPyTorch, который интегрирует zkML в традиционные рабочие процессы ИИ и дружелюбен к разработчикам.
Искусственный интеллект играет все более важную роль в различных отраслях, начиная от разблокировки телефона с помощью распознавания лица до выдачи кредитов и медицинской диагностики, основанной на искусственном интеллекте. Эти технологии несут в себе огромный потенциал, но также представляют собой определенные вызовы. Как, например, обеспечить справедливость, точность и безопасность функционирования системы искусственного интеллекта? Как защитить чувствительные данные, не ущемляя прозрачность и ответственность?
Также правительства разных стран занимаются регулированием ИИ, например, законопроект об ИИ в Европейском союзе и фреймворк управления рисками ИИ Национального института стандартов и технологий США (NIST). Проблема традиционных методов заключается в необходимости раскрытия специализированных моделей или чувствительных данных, что приводит к выбору между безопасностью, конфиденциальностью и доверием.
Машинное обучение с нулевым разглашением информации (zkML) предлагает альтернативное решение по сравнению с традиционными методами. Характеристики нулевого доказательства позволяют обеспечить математическую проверку системы искусственного интеллекта при защите конфиденциальности данных и моделей. Polyhedra представляет протокол взаимодействия EXPchain на основе технологии zkML, который не только учитывает поведение и соответствие искусственного интеллекта, но также обеспечивает масштабируемую и безопасную проверку.
Технический долг постоянно растет, процесс торговли ИИ на блокчейне способствует ответственности
Исследование показывает, что к 2022 году объем долга США по программному обеспечению (технический долг - это компромиссное решение, принятое при разработке программного обеспечения для быстрого запуска или удовлетворения краткосрочных потребностей, что в долгосрочной перспективе обычно приводит к увеличению затрат на обслуживание системы) достигнет 2,41 трлн. долларов США. Кроме того, исследование одной из четырех крупнейших консалтинговых компаний мира - PricewaterhouseCoopers (PwC) - также указывает, что к 2030 году искусственный интеллект ожидается сделать вклад в глобальную экономику в размере до 15,7 трлн. долларов США.
С увеличением масштабов искусственного интеллекта возможно увеличение технологического долга. В этой связи коммерческая колонка Raconteur ранее писала о том, не готовы ли компании понести стоимость неудач искусственного интеллекта? Ошибки AI включают неправильный вывод, утечки данных и кибератаки. Эти ошибки не только приводят к экономическим потерям, но и наносят вред личности.
Например, неправильные данные могут привести к ошибочным решениям машины или привести к предвзятому принятию решений. Поэтому необходимо обеспечить, чтобы каждый элемент, управляющий сделками с использованием искусственного интеллекта, от ввода данных до вывода модели, был верифицируем и подотчетен, чтобы эффективно использовать потенциал искусственного интеллекта и в то же время минимизировать эти риски. Именно здесь проявляет себя EXPchain - блокчейн для реальной временной проверки искусственного интеллекта.
Три главных технологических инновации: Polyhedra может решить проблему генератора zk-доказательств?
Технический инновации включает в себя Expander, ExPos и zkPyTorch
Polyhedra: Expander - самый быстрый в мире zk-проувер в настоящее время
Данные, предоставленные Polyhedra, включают:
На однопоточном ЦП обработка изображения VGG-16 занимает всего 2.2 секунды
Однопоточная обработка на CPU Llama-3.1 8B требует 150 секунд на каждый токен
Производительность быстрее, чем раньше, на четыре порядка
Эти достижения значительно сократили стоимость и задержку проверки ИИ, что позволило использовать различные приложения — от вывода конфиденциальности до проверки моделей. Expander также согласуется с видением Виталика Бутерина в эндшпиле.
Layer 2 в основном разделяется на Optimistic Rollup и zk Rollup, и для большинства цепочек zk Rollup генерация доказательства ZKP является узким местом, компании должны развертывать мощные машины с памятью TB для обработки большого количества транзакций в ZKP. Ранее технический директор Polyhedra Тяньчен Сиэ и главный ученый Джиахэн Чжан их команда вместе предложили статью, которая исследует новый подход с использованием полностью децентрализованного ZKP для повышения масштабируемости технологии zk.
ExPoS: расширенное свидетельство о праве собственности
ExPoS - это механизм подтверждения прав в zkML-технологии EXPchain, который разработан для проверки поведения и соответствия AI-приложений, не раскрывая данные специальных моделей. Проще говоря, используя технологию zkBridge, подразделение Polyhedra объединяет все механизмы прав на Блокчейне в когерентную сеть стейкинга.
zkPyTorch: инструментальный ящик, дружественный к разработчикам
zkPyTorch автоматически преобразует операции PyTorch в цепи zk, уменьшая разрыв между традиционным рабочим процессом и машинным обучением с нулевым разглашением (zkML). Это интеграция позволяет разработчикам использовать привычные инструменты, существенно сокращая время и сложность развертывания приложений искусственного интеллекта с поддержкой zk.
zkML можно проверить на предмет LLM в условиях конфиденциальности
Основной принцип EXPchain заключается в нулевом знании машинного обучения (zkML), который поддерживает шифрование и проверку моделей ИИ, обеспечивая безопасность и точность на всем жизненном цикле машинного обучения, включая:
Проверяемое рассуждение: доказательство вывода искусственного интеллекта без раскрытия модели или данных.
Проверка модели: проверка честности и соответствия производительности на основе тестового набора данных.
Проверка обучения: гарантия соблюдения соглашения и недопущения утечки конфиденциального ввода.
zkML конкретные приложения включают:
Добавление цифрового водяного знака в большие языковые модели (LLM). Цифровой водяной знак - это маленькая и едва заметная особенность, внедренная в сгенерированный LLM текст, которая используется для идентификации того, был ли этот текст создан определенной моделью, а также для предотвращения подделки и злоупотребления содержанием.
Обеспечение соответствия модели, например, проверка соответствия в финансовых учреждениях.
Реализация безопасных вычислений многих сторон в отрасли, где уделяется внимание конфиденциальности.
В настоящее время цифровой водяной знак zkML от EXPchain можно использовать для проверки крупных языковых моделей, таких как Llama-3.1 8B.
Главный криптограф Polyhedra имеет прекрасную репутацию и продвигает цепочку PoI искусственного интеллекта.
EXPchain можно рассматривать как Интеллектуальное подтверждение (PoI), представляющее собой немодифицируемую и доверенную блокчейн, созданную для модели искусственного интеллекта, подтверждающую ее источник, подлинность и этическую совместимость. Эта структура защищает интеллектуальную собственность и гарантирует прозрачность ответственности, связывая источник и эффективность каждой модели искусственного интеллекта с проверяемой записью на цепи. Это обеспечивает непрецедентную прозрачность для экосистемы, основанной на искусственном интеллекте.
И когда речь заходит о том, кто стоит за всем этим, нельзя не упомянуть главного криптографа Polyhedra Чжэнфэя Чжана. Ранее он работал в таких ведущих компаниях, как Algorand, Espresso, Ethereum Foundation и Scroll, и имеет значительную известность в криптографическом сообществе. Статья «ZEN: оптимизирующий компилятор для проверяемого нейронного сетевого вывода» рассматривает проверяемое машинное обучение.
Эта статья Polyhedra представляет собой введение в применение искусственного интеллекта EXPchain, разбирает необходимость привязки модели искусственного интеллекта к цепочке и появление распределенного генератора zk-доказательств впервые появилось в Chain News ABMedia.