Khối hợp tác mở Polyhedra đã phát triển mạnh mẽ gần đây với dự án EXPchain, được xây dựng dựa trên khái niệm Proof of Intelligence (PoI). Đây là một chuỗi khối không thể sửa đổi và đáng tin cậy được tạo ra cho mô hình trí tuệ nhân tạo. Việc kết hợp zk và trí tuệ nhân tạo để chuyển đổi thành công là điều đáng mong đợi.
Giám sát truyền thống AI liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, zkML trở thành giải pháp mới
Ban quản trị xác định EXPchain là giao thức Khối được thiết kế đặc biệt cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng, xác minh và tập trung vào quyền riêng tư. Là "mạng lưới vạn vật dành cho trí tuệ nhân tạo", EXPchain tích hợp hệ thống học máy không thông tin (zkML) hiệu quả cao và khung cơ sở chứng minh thông minh mới (Proof of Intelligence, PoI). Các đổi mới chính bao gồm hệ thống chứng minh zk hiệu quả Expander, cũng như gói công cụ zkPyTorch thân thiện với nhà phát triển, tích hợp zkML vào luồng công việc trí tuệ nhân tạo truyền thống.
Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò ngày càng quan trọng trong các ngành công nghiệp, từ việc mở khóa điện thoại bằng nhận dạng khuôn mặt đến ứng dụng AI trong vay tiền và chẩn đoán y tế. Các công nghệ này mang lại tiềm năng lớn cũng như những thách thức. Ví dụ như làm thế nào để đảm bảo hệ thống AI hoạt động công bằng, chính xác và an toàn? Làm thế nào để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm mà không gây thiệt hại đến tính minh bạch và trách nhiệm?
Các chính phủ trên thế giới cũng đang tiến hành quản lý trí tuệ nhân tạo, như dự luật trí tuệ nhân tạo của Liên minh châu Âu và khung quản lý rủi ro trí tuệ nhân tạo của Viện tiêu chuẩn và công nghệ quốc gia Hoa Kỳ (NIST). Vấn đề của phương pháp truyền thống là cần phải tiết lộ mô hình độc quyền hoặc dữ liệu nhạy cảm, dẫn đến việc phải lựa chọn giữa an toàn, riêng tư và sự tin tưởng.
Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch
Máy học không biết (zkML) cung cấp một phương pháp giải khác biệt so với truyền thống, với tính năng chứng minh không biết, có thể bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư của mô hình trong khi đảm bảo xác minh toán học của hệ thống AI. EXPchain, giao thức tương tác dựa trên công nghệ zkML của Polyhedra, không chỉ đảm bảo hành vi AI và tuân thủ quy định, mà còn là một cách xác thực mở rộng và an toàn.
Kỳ nợ công nghệ ngày càng tăng, quá trình giao dịch AI trên chuỗi có lợi cho việc truy cứu trách nhiệm
Một nghiên cứu chỉ ra rằng nợ công nghệ phần mềm của Mỹ năm 2022 (nợ công nghệ đề cập đến các giải pháp thỏa hiệp được thực hiện để phát triển phần mềm nhanh chóng hoặc đáp ứng nhu cầu ngắn hạn, nhưng theo thời gian dài, điều này thường tăng chi phí bảo trì hệ thống) đã tăng lên đến 2,41 nghìn tỷ đô la. Ngoài ra, một nghiên cứu của PricewaterhouseCoopers (PwC), một trong bốn công ty tư vấn chuyên nghiệp hàng đầu thế giới, cũng cho biết vào năm 2030, trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ đóng góp cho nền kinh tế toàn cầu lên đến 15,7 nghìn tỷ đô la.
Với quy mô mở rộng của trí tuệ nhân tạo, việc tăng nợ kỹ thuật có thể được gia tăng. Trong một bài viết của Raconteur, tác giả đã đặt câu hỏi liệu các công ty đã sẵn sàng chịu trách nhiệm cho những thất bại của trí tuệ nhân tạo chưa? Các lỗi của AI bao gồm đầu ra không chính xác, rò rỉ dữ liệu và tấn công mạng. Ngoài tổn thất kinh tế, những sai sót này cũng thường gây ra thiệt hại cho cá nhân.
Ví dụ, đầu ra không chính xác có thể dẫn đến quyết định sai lầm của máy hoặc tạo ra quyết định thiên vị. Do đó, từ việc nhập dữ liệu đến việc xuất mô hình, việc đảm bảo mỗi yếu tố của giao dịch do trí tuệ nhân tạo đều có thể xác minh và chịu trách nhiệm là cần thiết, đồng thời đối mặt với những rủi ro này là rất quan trọng để phát huy toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Đó cũng chính là nơi mà EXPchain, một hệ thống xác minh AI thời gian thực, có vai trò quan trọng.
Ba đổi mới công nghệ lớn: Polyhedra có thể giải quyết vấn đề khó khăn của zk proof generator?
Công nghệ sáng tạo bao gồm Expander, ExPos và zkPyTorch
Polyhedra: Expander là trình chứng minh zk nhanh nhất thế giới hiện nay
Polyhedra cung cấp dữ liệu bao gồm:
Trên CPU single-thread, xử lý hình ảnh VGG-16 chỉ mất 2.2 giây
單線程 CPU 上處理 Llama-3.1 8B 每個 token 需 150 秒
Hiệu suất nhanh hơn một cấp số lượng so với dữ liệu trước đây
Các tiến bộ này đã giảm đáng kể chi phí và độ trễ của việc xác thực AI, hỗ trợ nhiều ứng dụng từ suy luận riêng tư đến kiểm tra mô hình. Expander cũng phù hợp với tầm nhìn zk cuối cùng được đề xuất bởi Vitalik Buterin.
Lớp 2 chủ yếu được chia thành Optimistic Rollup và zk Rollup, và đối với hầu hết các chuỗi công khai zk Rollup, tạo bằng chứng ZKP là nút cổ chai và các công ty phải triển khai các máy mạnh mẽ với terabyte bộ nhớ để xử lý một số lượng lớn giao dịch trong ZKP. Trong bài báo được đề xuất bởi Tiancheng Xie, giám đốc kỹ thuật của Polyhedra, và nhóm của Jiaheng Zhang, kế hoạch mới sử dụng ZKP phân phối đầy đủ là để cải thiện khả năng mở rộng của công nghệ zk.
ExPoS: Mở rộng chứng minh quyền lợi
ExPoS là một cơ chế chứng minh quyền sở hữu phát triển dựa trên công nghệ zkML trong EXPchain, không tiết lộ dữ liệu mô hình độc quyền trong khi xác minh hành vi và tuân thủ quy định của ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nói một cách đơn giản, nó sử dụng công nghệ zkBridge của Polyhedra để thống nhất tất cả các cơ chế quyền sở hữu trên chuỗi Khối và kết nối chúng thành một mạng lưới đặt cược đồng nhất.
Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch
zkPyTorch：Công cụ thân thiện với nhà phát triển
Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch
zkPyTorch tự động chuyển đổi các hoạt động PyTorch thành mạch zk, giảm khoảng cách giữa quy trình phát triển trí tuệ nhân tạo truyền thống và trí tuệ nhân tạo không biết (zkML). Sự tích hợp này cho phép nhà phát triển sử dụng các công cụ quen thuộc trong khi giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp khi triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ zk.
Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch
zkML có thể hoàn thành xác thực LLM trong điều kiện bảo mật
Nhân tố chính của EXPchain là máy học không có kiến thức (zkML), zkML hỗ trợ xác thực mô hình AI được mã hóa, đảm bảo an toàn và chính xác trong toàn bộ vòng đời học máy, bao gồm:
Suy luận có thể xác minh: chứng minh đầu ra trí tuệ nhân tạo mà không tiết lộ mô hình hoặc dữ liệu.
Kiểm tra mô hình: kiểm tra tính công bằng và tuân thủ của hiệu suất dựa trên bộ kiểm tra.
Xác minh đào tạo: Đảm bảo tuân thủ thỏa thuận mà không tiết lộ đầu vào nhạy cảm.
zkML Các ứng dụng cụ thể bao gồm:
Thêm watermark số học cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Watermark số học là đặc điểm nhỏ và khó nhận thức được được nhúng trong văn bản được tạo ra bởi LLM để xác định xem văn bản đó có được tạo ra bởi mô hình cụ thể hay không, được sử dụng để ngăn chặn việc làm giả nội dung và lạm dụng nội dung.
Đảm bảo tính tuân thủ của mô hình, ví dụ như xác minh tuân thủ trong các tổ chức tài chính.
Trong ngành công nghiệp tập trung vào quyền riêng tư, thực hiện tính toán đa phương an toàn.
Hiện tại, dấu số số học zkML của EXPchain đã có thể được sử dụng để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama-3.1 8B.
Polyhedra có vị trí quan trọng, đẩy mạnh chuỗi chứng minh trí tuệ nhân tạo PoI
EXPchain có thể được coi là Chứng minh Trí tuệ (PoI), tạo ra một Khối không thể sửa đổi và đáng tin cậy, xác minh nguồn gốc, tính chân thực và tính đạo đức tuân thủ cho mô hình trí tuệ nhân tạo. Khung này bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và đảm bảo sự minh bạch trong trách nhiệm, liên kết mỗi mô hình trí tuệ nhân tạo với nguồn gốc và hiệu suất có thể xác minh theo cách mã hóa, tạo ra tính minh bạch chưa từng thấy đối với hệ sinh thái được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo.
Và khi nói về người đứng sau mọi thứ này, không thể không nhắc đến Zhenfei Zhang, chuyên gia mật mã hàng đầu của Polyhedra. Trước đây, ông đã làm việc tại các công ty hàng đầu như Algorand, Espresso, Ethereum Foundation và Scroll, và có uy tín rất cao trong lĩnh vực mật mã. Bài viết 'ZEN: Trình biên dịch tối ưu cho việc suy luận mạng thần kinh có thể xác minh' là nói về việc suy luận máy học có thể xác minh.
Bài viết này của Polyhedra giới thiệu EXPchain, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích tính cần thiết của việc đưa mô hình AI lên chuỗi và sự xuất hiện sớm của máy chứng minh zk phân tán trên ChainNews 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推出EXPchain，分析AI模型上鏈的必要性和分散式Zk證明產生器的生成。
Khối hợp tác mở Polyhedra đã phát triển mạnh mẽ gần đây với dự án EXPchain, được xây dựng dựa trên khái niệm Proof of Intelligence (PoI). Đây là một chuỗi khối không thể sửa đổi và đáng tin cậy được tạo ra cho mô hình trí tuệ nhân tạo. Việc kết hợp zk và trí tuệ nhân tạo để chuyển đổi thành công là điều đáng mong đợi.
Giám sát truyền thống AI liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, zkML trở thành giải pháp mới
Ban quản trị xác định EXPchain là giao thức Khối được thiết kế đặc biệt cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng, xác minh và tập trung vào quyền riêng tư. Là "mạng lưới vạn vật dành cho trí tuệ nhân tạo", EXPchain tích hợp hệ thống học máy không thông tin (zkML) hiệu quả cao và khung cơ sở chứng minh thông minh mới (Proof of Intelligence, PoI). Các đổi mới chính bao gồm hệ thống chứng minh zk hiệu quả Expander, cũng như gói công cụ zkPyTorch thân thiện với nhà phát triển, tích hợp zkML vào luồng công việc trí tuệ nhân tạo truyền thống.
Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò ngày càng quan trọng trong các ngành công nghiệp, từ việc mở khóa điện thoại bằng nhận dạng khuôn mặt đến ứng dụng AI trong vay tiền và chẩn đoán y tế. Các công nghệ này mang lại tiềm năng lớn cũng như những thách thức. Ví dụ như làm thế nào để đảm bảo hệ thống AI hoạt động công bằng, chính xác và an toàn? Làm thế nào để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm mà không gây thiệt hại đến tính minh bạch và trách nhiệm?
Các chính phủ trên thế giới cũng đang tiến hành quản lý trí tuệ nhân tạo, như dự luật trí tuệ nhân tạo của Liên minh châu Âu và khung quản lý rủi ro trí tuệ nhân tạo của Viện tiêu chuẩn và công nghệ quốc gia Hoa Kỳ (NIST). Vấn đề của phương pháp truyền thống là cần phải tiết lộ mô hình độc quyền hoặc dữ liệu nhạy cảm, dẫn đến việc phải lựa chọn giữa an toàn, riêng tư và sự tin tưởng. Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch Máy học không biết (zkML) cung cấp một phương pháp giải khác biệt so với truyền thống, với tính năng chứng minh không biết, có thể bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư của mô hình trong khi đảm bảo xác minh toán học của hệ thống AI. EXPchain, giao thức tương tác dựa trên công nghệ zkML của Polyhedra, không chỉ đảm bảo hành vi AI và tuân thủ quy định, mà còn là một cách xác thực mở rộng và an toàn.
Kỳ nợ công nghệ ngày càng tăng, quá trình giao dịch AI trên chuỗi có lợi cho việc truy cứu trách nhiệm
Một nghiên cứu chỉ ra rằng nợ công nghệ phần mềm của Mỹ năm 2022 (nợ công nghệ đề cập đến các giải pháp thỏa hiệp được thực hiện để phát triển phần mềm nhanh chóng hoặc đáp ứng nhu cầu ngắn hạn, nhưng theo thời gian dài, điều này thường tăng chi phí bảo trì hệ thống) đã tăng lên đến 2,41 nghìn tỷ đô la. Ngoài ra, một nghiên cứu của PricewaterhouseCoopers (PwC), một trong bốn công ty tư vấn chuyên nghiệp hàng đầu thế giới, cũng cho biết vào năm 2030, trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ đóng góp cho nền kinh tế toàn cầu lên đến 15,7 nghìn tỷ đô la.
Với quy mô mở rộng của trí tuệ nhân tạo, việc tăng nợ kỹ thuật có thể được gia tăng. Trong một bài viết của Raconteur, tác giả đã đặt câu hỏi liệu các công ty đã sẵn sàng chịu trách nhiệm cho những thất bại của trí tuệ nhân tạo chưa? Các lỗi của AI bao gồm đầu ra không chính xác, rò rỉ dữ liệu và tấn công mạng. Ngoài tổn thất kinh tế, những sai sót này cũng thường gây ra thiệt hại cho cá nhân.
Ví dụ, đầu ra không chính xác có thể dẫn đến quyết định sai lầm của máy hoặc tạo ra quyết định thiên vị. Do đó, từ việc nhập dữ liệu đến việc xuất mô hình, việc đảm bảo mỗi yếu tố của giao dịch do trí tuệ nhân tạo đều có thể xác minh và chịu trách nhiệm là cần thiết, đồng thời đối mặt với những rủi ro này là rất quan trọng để phát huy toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Đó cũng chính là nơi mà EXPchain, một hệ thống xác minh AI thời gian thực, có vai trò quan trọng.
Ba đổi mới công nghệ lớn: Polyhedra có thể giải quyết vấn đề khó khăn của zk proof generator?
Công nghệ sáng tạo bao gồm Expander, ExPos và zkPyTorch
Polyhedra: Expander là trình chứng minh zk nhanh nhất thế giới hiện nay
Polyhedra cung cấp dữ liệu bao gồm:
Trên CPU single-thread, xử lý hình ảnh VGG-16 chỉ mất 2.2 giây
單線程 CPU 上處理 Llama-3.1 8B 每個 token 需 150 秒
Hiệu suất nhanh hơn một cấp số lượng so với dữ liệu trước đây
Các tiến bộ này đã giảm đáng kể chi phí và độ trễ của việc xác thực AI, hỗ trợ nhiều ứng dụng từ suy luận riêng tư đến kiểm tra mô hình. Expander cũng phù hợp với tầm nhìn zk cuối cùng được đề xuất bởi Vitalik Buterin.
Lớp 2 chủ yếu được chia thành Optimistic Rollup và zk Rollup, và đối với hầu hết các chuỗi công khai zk Rollup, tạo bằng chứng ZKP là nút cổ chai và các công ty phải triển khai các máy mạnh mẽ với terabyte bộ nhớ để xử lý một số lượng lớn giao dịch trong ZKP. Trong bài báo được đề xuất bởi Tiancheng Xie, giám đốc kỹ thuật của Polyhedra, và nhóm của Jiaheng Zhang, kế hoạch mới sử dụng ZKP phân phối đầy đủ là để cải thiện khả năng mở rộng của công nghệ zk.
ExPoS: Mở rộng chứng minh quyền lợi
ExPoS là một cơ chế chứng minh quyền sở hữu phát triển dựa trên công nghệ zkML trong EXPchain, không tiết lộ dữ liệu mô hình độc quyền trong khi xác minh hành vi và tuân thủ quy định của ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nói một cách đơn giản, nó sử dụng công nghệ zkBridge của Polyhedra để thống nhất tất cả các cơ chế quyền sở hữu trên chuỗi Khối và kết nối chúng thành một mạng lưới đặt cược đồng nhất. Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch zkPyTorch：Công cụ thân thiện với nhà phát triển Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch zkPyTorch tự động chuyển đổi các hoạt động PyTorch thành mạch zk, giảm khoảng cách giữa quy trình phát triển trí tuệ nhân tạo truyền thống và trí tuệ nhân tạo không biết (zkML). Sự tích hợp này cho phép nhà phát triển sử dụng các công cụ quen thuộc trong khi giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp khi triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ zk. Vui lòng cung cấp văn bản nguồn để dịch zkML có thể hoàn thành xác thực LLM trong điều kiện bảo mật
Nhân tố chính của EXPchain là máy học không có kiến thức (zkML), zkML hỗ trợ xác thực mô hình AI được mã hóa, đảm bảo an toàn và chính xác trong toàn bộ vòng đời học máy, bao gồm:
Suy luận có thể xác minh: chứng minh đầu ra trí tuệ nhân tạo mà không tiết lộ mô hình hoặc dữ liệu.
Kiểm tra mô hình: kiểm tra tính công bằng và tuân thủ của hiệu suất dựa trên bộ kiểm tra.
Xác minh đào tạo: Đảm bảo tuân thủ thỏa thuận mà không tiết lộ đầu vào nhạy cảm.
zkML Các ứng dụng cụ thể bao gồm:
Thêm watermark số học cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Watermark số học là đặc điểm nhỏ và khó nhận thức được được nhúng trong văn bản được tạo ra bởi LLM để xác định xem văn bản đó có được tạo ra bởi mô hình cụ thể hay không, được sử dụng để ngăn chặn việc làm giả nội dung và lạm dụng nội dung.
Đảm bảo tính tuân thủ của mô hình, ví dụ như xác minh tuân thủ trong các tổ chức tài chính.
Trong ngành công nghiệp tập trung vào quyền riêng tư, thực hiện tính toán đa phương an toàn.
Hiện tại, dấu số số học zkML của EXPchain đã có thể được sử dụng để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama-3.1 8B.
Polyhedra có vị trí quan trọng, đẩy mạnh chuỗi chứng minh trí tuệ nhân tạo PoI
EXPchain có thể được coi là Chứng minh Trí tuệ (PoI), tạo ra một Khối không thể sửa đổi và đáng tin cậy, xác minh nguồn gốc, tính chân thực và tính đạo đức tuân thủ cho mô hình trí tuệ nhân tạo. Khung này bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và đảm bảo sự minh bạch trong trách nhiệm, liên kết mỗi mô hình trí tuệ nhân tạo với nguồn gốc và hiệu suất có thể xác minh theo cách mã hóa, tạo ra tính minh bạch chưa từng thấy đối với hệ sinh thái được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo.
Và khi nói về người đứng sau mọi thứ này, không thể không nhắc đến Zhenfei Zhang, chuyên gia mật mã hàng đầu của Polyhedra. Trước đây, ông đã làm việc tại các công ty hàng đầu như Algorand, Espresso, Ethereum Foundation và Scroll, và có uy tín rất cao trong lĩnh vực mật mã. Bài viết 'ZEN: Trình biên dịch tối ưu cho việc suy luận mạng thần kinh có thể xác minh' là nói về việc suy luận máy học có thể xác minh.
Bài viết này của Polyhedra giới thiệu EXPchain, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích tính cần thiết của việc đưa mô hình AI lên chuỗi và sự xuất hiện sớm của máy chứng minh zk phân tán trên ChainNews ABMedia.