Перестаньте спорить о том, какая LLM умнее — есть более глубокая проблема, о которой никто не говорит.
Большинство современных систем ИИ работают как черные ящики. Вы получаете ответ, зажмуриваете глаза и надеетесь, что он точен. Но что если вы могли бы криптографически проверить, что вывод ИИ был рассчитан правильно, не раскрывая при этом исходную модель?
Здесь на сцену выходят доказательства с нулевым разглашением. Эта технология обеспечивает проверяемые вычисления — вы можете доказать, что результат ИИ действительно был получен как заявлено, создавая уровень прозрачности и ответственности. Больше никаких слепых доверий. Вместо этого — математическое доказательство.
Этот сдвиг может изменить наше представление о надежности ИИ. От доверия поставщику к проверке самого вычисления.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
On-ChainDiver
· 12ч назад
Доказательство zk действительно абсолютное, но проектов, которые реально используют его, всего несколько... Только математического доказательства недостаточно, нужно также решить проблему TPS
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlyingLeek
· 01-07 21:59
Эта уловка zkp действительно уникальна. Вместо того чтобы хвастаться моделями разных компаний, кто умнее, это действительно то, на что стоит обращать внимание.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiObserver
· 01-07 21:50
zk proof действительно очень интересно, но сколько проектов действительно могут реализовать проверку AI-выводов на практике? Честно говоря, все еще очень много мечтаний.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostAddressHunter
· 01-07 21:47
Доказательства с нулевым разглашением звучат впечатляюще, но действительно ли их можно использовать в проверке ИИ, или это снова выдуманная концепция
Посмотреть ОригиналОтветить0
ser_ngmi
· 01-07 21:38
Доказательства с нулевым разглашением действительно нужно хорошо понять, ведь сравнивать с объемом параметров — это не имеет смысла.
Перестаньте спорить о том, какая LLM умнее — есть более глубокая проблема, о которой никто не говорит.
Большинство современных систем ИИ работают как черные ящики. Вы получаете ответ, зажмуриваете глаза и надеетесь, что он точен. Но что если вы могли бы криптографически проверить, что вывод ИИ был рассчитан правильно, не раскрывая при этом исходную модель?
Здесь на сцену выходят доказательства с нулевым разглашением. Эта технология обеспечивает проверяемые вычисления — вы можете доказать, что результат ИИ действительно был получен как заявлено, создавая уровень прозрачности и ответственности. Больше никаких слепых доверий. Вместо этого — математическое доказательство.
Этот сдвиг может изменить наше представление о надежности ИИ. От доверия поставщику к проверке самого вычисления.