Forschung zur Integritätsprüfung von Off-Chain-AI-Inferenzresultaten durch hybrides Sharding und Blockchain-Konsens @inference_labs , @nesaorg , @miranetwork Mit der zunehmenden Nutzung großangelegter KI-Modelle in verschiedenen Umgebungen wird die tatsächliche Inferenzoperation zunehmend außerhalb der Blockchain durchgeführt, wobei nur die Ergebnisse validiert werden. Die größte Herausforderung in diesem Prozess besteht darin, wie man vertrauenswürdig nachweisen kann, dass die außerhalb der Kette erzeugten AI-Inferenzresultate nicht manipuliert wurden und dass sie denselben konsistenten Prozess für identische Eingaben durchlaufen haben. Die Struktur, die zur Lösung dieses Problems entwickelt wurde, ist das Verifiable Hybrid-Sharded Inference Protocol, kurz VH-SIP, das darauf abzielt, die Integrität der Off-Chain-Inferenz systematisch zu überprüfen, indem es validierte Elemente aus bestehenden verteilten KI-Netzwerken und Blockchain-Konsensmechanismen kombiniert. Der Ausgangspunkt von VH-SIP ist die Inferenzausführungsschicht. In dieser Schicht wird die containerisierte Ausführung von Workloads, wie sie im Infernet-Modell von Ritual verwendet wird, als grundlegende Voraussetzung angesehen. Tausende von Knoten mit unterschiedlichen Hardwareeigenschaften werden so konfiguriert, dass sie dasselbe Modell ausführen können, und die Verwendung eines festen Zufallsseeds, wie er in ORAs opML verwendet wird, sowie das reproduzierbare Betriebssystem von Gensyn, RepOps, sorgt für die Deterministik der Berechnungen. Hierbei wird Nesas hybrides Sharding-Framework angewendet, um große Sprachmodelle in mehrere Blöcke zu unterteilen und durch dynamische Blockquantisierung Inferenz innerhalb des verarbeitbaren Rahmens jedes Knotens durchzuführen. Jeder Ausführungs-Knoten erzeugt einen Beweisbeleg, der den Commit-Wert für die Eingabe, den Ausgabe-Hash und die verwendeten Ressourcenmetriken enthält, und dieser ist mit dem Format des Relay-Protokolls von Gensyn kompatibel und wird an die nachfolgende Validierungsstufe übergeben. Diese Inferenzresultate gelangen sofort zur Sharding-Schicht. Der Kern der Sharding-Schicht ist die VRF-basierte Shard-Zuweisung. Diese Struktur basiert auf dem VRF-Sharding-Mechanismus, der in der Ethereum-Forschung diskutiert wurde, und verwendet frühere VRF-Ausgaben als Eingaben, um die nächste Shard-Zuweisung zu bestimmen, wodurch Vorhersehbarkeit beseitigt wird. Die BLS-basierte VRF-Struktur, die in Harmony implementiert wurde, ist so konzipiert, dass es für bestimmte Teilnehmer schwierig ist, die Ergebnisse zu verzerren, und unter der Annahme, dass ehrliche Knoten die Mehrheit bilden, wird der kontinuierliche Betrieb des Netzwerks gewährleistet. Innerhalb der Shards wird Nesas modellunabhängige Sharding-Technik verwendet, um die Arbeitseinheiten zu unterteilen, und die Validatoren werden ebenfalls nach den Prinzipien des Code-Shardings von PolyShard in ein separates Validierungskomitee eingeteilt. Der auf Arbeitslastprognosen basierende Umverteilungsansatz, der im PSAP-Protokoll vorgestellt wurde, hat die Aufgabe, die Last zwischen den Shards anzupassen. Validierung und Konsens bilden das Herzstück von VH-SIP. In dieser Schicht wird eine hybride Validierungsstrategie angewendet, die nicht nur einen Ansatz verfolgt. Für Inferenz mit hohem Durchsatz und relativ geringem Risiko werden einige Validatoren zufällig ausgewählt, um probabilistische Stichprobenvalidierungen durchzuführen. Im Gegensatz dazu wird für Ergebnisse mit hohem wirtschaftlichem Wert oder hohem Streitpotential eine deterministische Validierung durchgeführt, bei der das gesamte Komitee dieselbe Berechnung erneut ausführt. Wenn die beiden Ergebnisse in Konflikt stehen, wird ein in Gensyn untersuchtes Schlichtungsdelegationsverfahren und ein binäres Suchspiel angewendet, um den Fehler schrittweise einzugrenzen. Dieser Prozess basiert auf dem Konzept der optimistischen Validierung von ORA, das grundsätzlich die Legitimität der Ergebnisse annimmt, jedoch bei Erhebung eines Einspruchs ein interaktives Streitbeilegungsverfahren auf der Blockchain einleitet. Feste Punktoperationen und reproduzierbare Betriebssysteme minimieren Abweichungen bei Fließkommaoperationen, die durch Hardwareunterschiede verursacht werden. Die wirtschaftliche Anreizschicht bildet die Grundlage, die diese Validierungsstruktur realistisch funktionsfähig macht. Teilnehmer setzen eine bestimmte Sicherheit ein, und wenn sie offensichtlich falsche Ergebnisse einreichen oder widersprüchliche Ausgaben gleichzeitig präsentieren oder während des Validierungsprozesses Ergebnisse verbergen oder nicht validierbare TEE-Nachweise vorlegen, kommt es zu Slashing. Diese Bedingungen folgen der Verde-Validierungsmethode und dem Prinzip des On-Chain-Ankerings. Wie im Bittensor-Modell entworfen, wird sichergestellt, dass die Sicherheit des gesamten Netzwerks auch bei bis zu einem halben böswilligen Anteils aufrechterhalten wird, und durch den Token-Recycling-Mechanismus wird die wirtschaftliche Lebensdauer verlängert. Die Koordinations- und Aggregationsschicht übernimmt die Rolle, die Ergebnisse aus mehreren Shards in einen konsistenten Zustand zu bündeln. In dieser Schicht wird KZG-Commitment verwendet, um die Integrität von Cross-Shard-Daten effizient zu überprüfen, und durch PolyShard-Codierung wird sichergestellt, dass die Validierungskosten nicht linear ansteigen. Das RSTBP-Protokoll wird verwendet, um mehrere Eingaben und Ausgaben atomar zu verarbeiten, und die probabilistischen Validierungsergebnisse werden gemäß dem Mehrheitsprinzip aggregiert. Die in dem PSAP-Framework vorgeschlagene sicherheitsbeschränkte Verstärkungslernen passt die Ressourcenverteilung an, jedoch basiert der Validierungsprozess selbst auf deterministischen maschinellen Lernoperationen, die die Reproduktion derselben Ergebnisse voraussetzen. Diese Struktur zeigt auch klar, wie sie auf verschiedene Angriffsszenarien reagiert. Die Situation, in der ein bestimmter Shard übernommen wird, wird durch VRF-basiertes Shard-Rotation und ein Anteilsgewichtungssystem gemildert, und Fehlalarme, die durch nicht deterministische Operationen verursacht werden, werden durch feste Punktoperationen und statistische Toleranzintervalle verwaltet. Kollusionsangriffe werden durch Slashing und wirtschaftliche Kostenstrukturen unterdrückt, und wenn die Modellqualität heimlich abnimmt, wird dies durch konsensbasierte Verteilungsvalidierung erkannt. Die in Gensyn vorgestellten reproduzierbaren Betriebssysteme, lokal sensitives Hashing und das Konzept von Toleranzbereichen sind Validierungstechniken, die in diesem Prozess tatsächlich verwendet werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass VH-SIP eine Architektur präsentiert, die Elemente aus bestehenden verteilten KI- und Validierungssystemen wie Nesa, Gensyn, ORA und Bittensor kombiniert, um die Ergebnisse von AI-Inferenzen, die Off-Chain durchgeführt werden, innerhalb der Blockchain-Konsensstruktur integritätsgeprüft zu validieren. Hybrides Sharding verteilt Berechnungen und Validierungen effizient, während VRF-basierter Konsens und optimistische Validierung ein Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit und Sicherheit aufrechterhalten. Diese Struktur kann als ein konsolidiertes Beispiel verstanden werden, das die realistischen Anforderungen an Off-Chain-AI-Inferenz erfüllt und gleichzeitig Validierbarkeit und wirtschaftliche Verantwortung sichert.