Inferencia y mecanismo de consenso verificable basado en pruebas de conocimiento cero @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork A pesar de su alta utilización, la inferencia de inteligencia artificial tiene una limitación estructural que dificulta comprobar su comportamiento interno. Debido a la estructura de caja negra donde no se revelan los pesos y datos de entrenamiento del modelo, el indeterminismo causado por el muestreo estocástico y las operaciones de punto flotante, y el problema de integridad en la ejecución que no puede confirmar si el modelo correcto se ha ejecutado realmente, es difícil presuponer confianza en los resultados de salida de la IA por sí sola. Esta característica se ha señalado repetidamente como un problema, especialmente en áreas con baja tolerancia al error, como finanzas, seguridad y toma de decisiones automatizada. Uno de los enfoques técnicos para abordar este problema de confianza es el aprendizaje automático basado en pruebas de conocimiento cero, o estructuras de inferencia de IA verificables usando zkML. zkML no revela el proceso de cálculo dentro del modelo al mundo exterior, pero demuestra criptográficamente que el cálculo se realizó según los pesos y reglas correctos. Esto permite a los usuarios juzgar la legitimidad de los resultados basándose en demostraciones matemáticas por sí mismos, sin tener que confiar en el proveedor del modelo para que confíe en los resultados de la IA. En esta estructura, Warden Protocol, responsable de la capa de ejecución, aplica SPEX, un método estadístico de prueba de ejecución, al trabajo de inferencia realizado por agentes de IA. En lugar de repetir toda la operación, SPEX resume el estado computacional generado durante el proceso de inferencia con un filtro de bloom y verifica la consistencia de la ejecución mediante muestreo aleatorio. Este proceso funciona solo con un par de solucionadores y validadores, proporcionando un alto nivel de confianza probabilística con una sobrecarga computacional muy baja en comparación con la repetición completa. Esto permite que el Protocolo Warden sirva como verificación de que la ejecución se ha llevado a cabo con un coste y retraso moderados. En la capa de verificación, Omron, operado por Inference Labs, desempeña un papel clave. Omron es una infraestructura específica de zkML que consiste en subredes de la red Bittensor, que verifica con pruebas completas de conocimiento cero que la inferencia real de modelos de IA se ejecutó según los pesos y el orden computacional correctos. Omron divide modelos grandes en unidades de archivo DSIL usando DSperse y mejora la velocidad de procesamiento generando pruebas en paralelo. A través de esta estructura, se han generado y verificado más de cientos de millones de pruebas de zkML, y se han acumulado casos prácticos de operación para modelos pequeños y redes neuronales de tamaño medio. Sin embargo, debido al alto coste computacional y los requisitos de memoria, existen limitaciones prácticas para modelos muy grandes. En la capa de consenso, Mira Network complementa la fiabilidad de los resultados de salida mediante un mecanismo de consenso basado en múltiples modelos. Mira Network no toma la salida de un solo modelo tal cual, sino que compara los resultados de múltiples modelos de IA con diferentes estructuras y antecedentes de entrenamiento. El resultado se desglosa en unidades de reclamaciones verificables de forma independiente, y la factabilidad se evalúa mediante consenso entre múltiples modelos. El proceso funciona combinando un elemento de prueba de trabajo que demuestra que se ha realizado una inferencia real y un elemento de prueba de participación en el que participan los validadores como garantía para ciertos activos. Si se aprueban repetidamente resultados incorrectos o se confirma un comportamiento malicioso, se imponen sanciones económicas para mantener la honestidad del acuerdo. Estas tres capas son distintas pero complementarias, formando una única pila de IA verificable. El Protocolo Warden proporciona pruebas estadísticas rápidas y rentables de la ejecución durante la fase de ejecución, y cuando se requiere un alto nivel de confianza, se realiza una verificación completa basada en zkML a través de Omron. Posteriormente, la interpretación de los resultados y la evaluación de los hechos se ven reforzadas por el consenso multimodelo de Mira Network, y la autenticidad de la ejecución, la fiabilidad de los resultados y la seguridad económica del consenso se verifican mediante diferentes mecanismos. Esta estructura es un diseño realista en el sentido de que aplica diferentes métodos de verificación según el nivel de riesgo y la estructura de costes, a diferencia del enfoque que intenta demostrar todas las inferencias de IA de una sola manera. Las pruebas criptográficas se aplican a inferencias de alto valor que pueden tener altos costes, mientras que la verificación estadística y la verificación basada en consenso son responsables del procesamiento a gran escala y la escalabilidad. A través de esta combinación jerárquica, la inferencia verificable de IA se está convirtiendo en un sistema técnico que puede operarse en la práctica más allá de los conceptos teóricos. $WARD $MIRA