Ultra-rychlá síť ověřování důvěry: Technická struktura konsenzu pro konsenzus v reálném čase inference @helios_layer1, @inference_labs, @EspressoSys Síť pro ověřování ultra-rychlé důvěry je popsána jako technická struktura, která považuje výsledky inferencí generované modely umělé inteligence za objekty konsenzu, nikoli za pouhá data. Tato struktura se skládá z kombinace validační vrstvy Inference Labs, která proměňuje AI inferenci prováděnou mimo řetězec na ověřitelné události, reputační konsenzuální vrstvy blockchainu Helios, která odráží historickou přesnost a důvěru validátorů v konsensuální autoritu, a sekvenační vrstvy Espresso, která sekvencuje a rychle dokončuje události s nízkou latencí. Tyto tři vrstvy, ačkoliv plní různé role, fungují v nepřetržitém proudu, který propojuje celý proces od okamžiku, kdy jsou výsledky AI vygenerovány, až po jejich zaznamenání v určitém stavu na blockchainu. Inference Labs je zodpovědná za transformaci procesu inference AI modelů do ověřitelné podoby. Systém generuje váhy modelů a kryptografické commity pro vstupní data a kondenzuje skutečný proces provádění inferencí do důkazů s nulovou znalostí, což umožňuje externím ověřovatelům ověřit legitimitu výsledků. Omron Marketplace spravuje tyto ověřovací operace a distribuci důkazů, zatímco rámec DSperse umožňuje rozdělit složité modely na části a generovat důkazy paralelně. Výsledky inferencí generované tímto procesem nejsou pouze výstupy, ale jsou strukturovány jako ověřovací události, které obsahují skutečnost, že byl použit určitý model a vstup a že provedení bylo provedeno správně. Tato metoda je jedinečná tím, že umožňuje vyhodnotit spolehlivost samotného modelu, integritu vstupních dat a přesnost procesu vykonání. Ověřovací událost vytvořená tímto způsobem je doručena na blockchain Helios a podléhá konsenzu. Helios používá strukturu interchain stake a reputačního konsenzu, která kombinuje prvky reputace s tradičními metodami proof-of-stake. Vliv hlasování validátorů není určen pouze velikostí jejich majetku, ale je upraven jejich reputačními skóre, která odrážejí faktory jako dostupnost napříč více řetězci, přesnost historického ověření, výkon ověřování externích dat a historii snižování hodnot. V důsledku toho mají validátoři, kteří v minulosti opakovaně činili přesná rozhodnutí, větší vliv, ale zároveň utrpí větší ztráty na reputaci a ekonomické nevýhody, pokud schválí nesprávné uvažování. Tato struktura funguje jako nástroj k omezení situací, kdy je formálně platné, ale logicky nesprávné AI uvažování opakovaně schvalováno. Inferenční události, které validátoři Heliosu ověřili, jsou uspořádány a finalizovány prostřednictvím Espresso. Espresso uspořádává události probíhající napříč více systémy v konzistentním pořadí prostřednictvím sdílené sekvenční struktury, což poskytuje úroveň jistoty přibližně 2 sekundy na základě byzantského konsenzu o toleranci chyb. V tomto procesu lze nejprve zpracovat inferenční události s vysokou naléhavostí a více souvisejících událostí je zpracováno v svazcích a efektivně potvrzeny. Také hraje roli při snižování možnosti deformace nebo manipulace uspořádání, která může nastat v rozhodovacím toku AI prostřednictvím deterministického uspořádání. Tyto potvrzené výsledky inferencí jsou zaznamenávány jako součást stavu blockchainu a mohou být použity pro následné provádění chytrých kontraktů nebo interakci s jinými řetězci. Sestavením celého průběhu AI model generuje inferenci mimo řetězec, Inference Labs z něj udělá ověřitelnou událost, konsenzus založený na reputaci Heliosu hodnotí jeho přesnost a Espresso ho rychle sekvencuje a finalizuje, čímž vytváří kontinuální vrstvu důvěry. Tato síť se od tradičního blockchainového konsenzu liší tím, že rozšiřuje objekt konsenzu na přesnost logického provedení, nikoli na jednoduchý přechod stavů, a je popsána jako technická struktura, která současně splňuje ověřitelnost, kterou centralizované AI služby nemohou poskytnout, a reálnou dobu, kterou tradiční konsenzuální systémy nemohou poskytnout. Z tohoto důvodu lze ultra-rychlou síť ověřování důvěry shrnout jako konkrétní technický případ pro považování výsledků za ověřitelné konsenzuální objekty v prostředí, kde by měla být AI inference použita jako okamžitý základ pro posouzení. $ESP