CEX-tason ketjussa oleva likviditeetin toimitusmekanismi mikrosekunnin suoritusmoottorilla @ferra_protocol , @GTE_XYZ , @o1_exchange Ketjussa toimiva pörssirakenne, joka perustuu mikrosekunnin suoritusmoottoriin, edustaa rakenteellista muutosta pois perinteisistä lohkokohtaisista prosessointimenetelmistä kohti keskitettyjen pörssitason suoritusnopeuksia lohkoketjuympäristössä. Perinteisissä lohkoketjuissa tapahtumat käsitellään erissä säännöllisen lohkojen generointisyklin mukaisesti, mikä aiheuttaa väistämättömiä viiveitä tilausten lähettämisen ja toteutuksen välillä, mutta järjestelmissä, jotka pyrkivät suorittamaan mikrosekunneissa, tilausten vastaanottaminen, yhdistäminen ja vastaaminen jaetaan jatkuvaan putkeen. Tässä prosessissa tapahtuu vaihe, jossa käskyn suorittaminen palautetaan välittömästi käyttäjälle, ja ketjussa tapahtuva selvitysvaihe, jossa varsinainen omaisuussiirto ja valtion vahvistus ovat selvästi toisistaan. Merkittäviä esimerkkejä tästä rakenteesta ovat Ferra on Sui, GTE MegaETH:n päällä sekä o1-vaihto, joka hyödyntää Base- ja Solana-ympäristöjä. Näissä järjestelmissä keskellä on usein ketjun ulkopuolinen sovitusmoottori, jolloin ketjussa on vain varastointi ja lopullinen selvitys. Tämän kautta tilausten vastaavuus käsitellään mikrosekunneissa, säilyttäen varojen ei-hallinnan ja selvityksen todennettavuuden. Erityisesti MegaETH käyttää rakennetta, joka generoi minilohkoja 10 millisekunnin välein yhden sekvensserin ympärille nopean järjestyslajittelun ja vastauksen mahdollistamiseksi, ja sitten lohkon pätevyyden varmistaminen kryptografisten todistusten avulla. Koska tilausten käsittely on mahdollista mikrosekunneissa, tilausten käsittelyrakenne itsessään eroaa olemassa olevien ketjun vaihtojen rakenteista. Tilaukset toimitetaan allekirjoituspohjaisesti, eikä kaasumaksuja makseta suoraan, ja o1-vaihdon tapauksessa Permit2-allekirjoituksia käytetään tilauksen luomisen ja peruuttamisen nopeaan käsittelyyn. Sovitusmoottorin sisällä deterministiset säännöt, kuten saapumisjärjestyksessä, ensimmäisessä palvelussaan tai suhteellinen allokaatio, on suunniteltu toteutettaviksi vakioajassa, ja ympäristössä, jossa rinnakkainen suoritus on mahdollista, toimeksiannoksia, jotka eivät ole ristiriidassa keskenään, käsitellään samanaikaisesti. Sui:n oliopohjainen malli tai MegaETH:n rinnakkainen lohkorakennusrakenne tukevat tätä rinnakkaisuutta. Likviditeettisen tarjonnan mekanismi on myös jaettu nopean suorituksen ympäristöön sopivaksi. Ferra tarjoaa samanaikaisesti kolme erilaista automatisoitua liikkuvuusmoottoria. DLMM tarjoaa pienen liukumisen kapeassa hintahaarukassa jakamalla hinnat yksityiskohtaisiin osiin ja keskittämällä likviditeettiä. CLMM on rakenne, joka tarjoaa likviditeettiä määrittelemällä hintavälin, ja on pääomatehokkaampi kuin olemassa olevat tasaisesti jakautuneet AMM:t. DAMM:t vastaavat nopeisiin markkinamuutoksiin säätämällä dynaamisesti maksuja ja likviditeetin allokaatioita markkinoiden volatiliteetin mukaan. Tämä monimoottorirakenne mahdollistaa erilaisten likviditeettistrategioiden toimimisen samanaikaisesti riippuen omaisuuden ominaisuuksista ja kaupankäyntiympäristöstä. GTE jäsentää likviditeettirakenteen vaiheittain tokenin elinkaaren mukaan. Alkuvaiheissa hinnanlöytäminen tapahtuu sitomiskäyrien ja AMM-järjestelmien avulla, ja kun kaupankäynti aktivoituu, se siirtyy hybridirakenteeseen, joka yhdistää keskitetyn limit-tilauskirjan ja AMM:n. Tämän jälkeen, kun riittävä likviditeetti ja kaupankäyntivolyymi ovat turvattuja, siirrytään puhtaasti tilauskirjapohjaiseen kaupankäyntiin. Tätä prosessia hallinnoidaan automaattisesti yhdellä alustalla, jossa jokainen vaihe hyödyntää eri likviditeettimekanismeja. Tämä vertikaalisesti integroitu rakenne, yhdistettynä nopeaan suoritusmoottoriin, tarjoaa kaupankäyntikokemuksen, joka on lähellä keskitetyn pörssin tasoa. O1 Exchange keskittyy suoritustyökaluihin ja tilaustyönkulkuihin. Edistyneet tilaustyypit, kuten tarkka-ampujakäskyt tai TWAP, vaativat sekvensserit käsittelemään käskyjä ennalta määriteltyjen sääntöjen mukaisesti, jotka perustuvat keskitettyyn lajittelurakenteeseen, joka voi varmistaa deterministisen järjestyksen. Samalla se tarjoaa reaaliaikaisia analyysityökaluja suoritustulosten ja markkinaolosuhteiden läpinäkyvään tarkistamiseen. Näitä funktioita käytetään keinona lieventää tiedon epäsymmetriaa, joka voi esiintyä nopeissa suoritusympäristöissä. Keskeinen oletus, joka mahdollistaa mikrosekunnin toteutuksen, on sekvensointivaltuutuksen keskittäminen. Yksi tai pieni määrä sekvenssereita käytetään järjestyksen nopeaan määrittämiseen, mikä on rakenteellinen valinta nopeuden vastineeksi. MegaETH ottaa nimenomaisesti käyttöön ensimmäisenä saapumisjärjestyksen periaatteen vähentääkseen uudelleenjärjestelyjen todennäköisyyttä, kun taas o1 Exchange soveltaa myös deterministisiä suoritussääntöjä jokaiselle tilaustyypille. Ferran tapauksessa tarvitaan yhtenäinen suoritusvirta useiden likviditeettimoottoreiden koordinointia varten. Tämä rakenne vaikuttaa myös markkinadatan jakeluun ja tiedon saatavuuteen. Tarjoustiedot, jotka päivittyvät mikrosekunneissa, vaihtelevat pääsynopeudeltaan fyysisen etäisyyden ja infrastruktuurin olosuhteiden mukaan, mikä ilmenee havaitun viiveen eroina korkeataajuisten osallistujien ja yleisten osallistujien välillä. O1 Exchange tarjoaa reaaliaikaista analytiikkaa julkisesti, mutta ei voi poistaa fyysistä viivettä itsessään. Tämän seurauksena järjestelmä hallitsee liiallista tiedon altistumista ja järjestelmän kuormitusta laitteiden, kuten tilausten peruutustaajuusrajojen tai tilausten vähimmäisodotusaikojen, avulla. Nopean suorituksen ympäristössä vakaus nopean volatiliteetin tilanteissa on myös tärkeä tekijä. Tilanteissa, joissa massaperuutukset tapahtuvat samanaikaisesti, yhteensopiva moottori voi ylikuormittua, ja tämän estämiseksi käytetään siirtymistä eräajoon tai piirin katkaisulaitteisiin. Hybridi AMM ja tilauskirjarakenne auttavat ylläpitämään minimilikviditeettiä, vaikka tilauskirja olisi tyhjä. Jos yhteys ketjun ulkopuolisen sovituksen ja ketjun sisäisen selvityksen välillä katkeaa tilapäisesti, palautus tapahtuu tilasynkronointimenettelyn kautta. Yhteenvetona voidaan todeta, että ketjun sisäisen likviditeettitoimitusmekanismin mikrosekunnin suoritusmoottorin avulla muodostetaan hybridirakenteen kautta, joka selkeästi erottaa ketjun ulkopuolisen sovituksen ja ketjun sisäisen selvityksen. Ferran monilikviditeettimoottori tarjoaa likviditeetin perustan, GTE yhdistää sen nopeaan suoritusinfrastruktuuriin saavuttaakseen pörssitason läpimenon, ja o1 Exchange tarjoaa erikoistuneita suoritustyökaluja tähän ympäristöön. Tämä rakenne on suunniteltu vastaamaan samanaikaisesti nopeuden, pääomatehokkuuden ja ei-säilyttävän selvityksen tekijöitä, mikä antaa realistisen kuvan nykyisestä ketjukaupankäynnin järjestelmästä, jossa keskitetyt suorituskerrokset ja hajautettu selvityskerros elävät rinnakkain. $SUI $FERRA $GTE $MegaETH $BASE $SOL

Kaasuttomat maksut ja älykäs omaisuuden suojaus UX-innovaatio moniketjuympäristössä @useTria , @rainbowdotme , @Rabby_io Koska moniketjuympäristö on yleistynyt, lohkoketjulompakoiden käyttö on vaatinut yhä enemmän valintoja ja arvioita, mikä on lisännyt käyttäjien kognitiivista taakkaa itselleen. Eri ketjut vaativat erilaisia kaasutokeneita ja suoritussääntöjä, ja sama käyttäytyminen voi tuottaa täysin erilaisia tuloksia ketjusta riippuen. Tässä rakenteessa käyttäjien tuli suoraan hallita protokollatason yksityiskohtia, kuten kaasumaksujen valmistelua, verkon valintaa, valtuutuslaajuuksien vahvistamista ja transaktioiden tulkintaa, vaikka heidän tarkoituksensa oli vain siirtää tai selvittää varoja. Tämä ongelma voidaan ymmärtää moniketjuisen protokollarakenteen seurauksena, joka paljastaa käyttäjän aikomuksen ja suoritusvaatimusten välisen kuilun eikä käyttöliittymän hankaluudeksi. Kaasuttomat maksujärjestelmät ovat nousseet toteutusabstraktiomenetelmäksi tämän kuilun kaventamiseksi. Käyttäjät ilmaisevat vain maksusumman tai tavoitetuloksen, ja järjestelmä käsittelee, mitä omaisuuseriä käytetään missäkin ketjussa. Tria:n rakenteessa, kun käyttäjä lähettää aikomuksen, suoritusentiteetit nimeltä PathFinder kilpailevat optimaalisen reitin ehdottamisesta, ja BestPath AVS koordinoi sen suorittaakseen suorituksen moniketjuisessa ympäristössä. Tässä prosessissa käyttäjien ei tarvitse hallita kaasutokeneita eivätkä suoraan kantaa transaktioiden epäonnistumisen kustannuksia. Sen sijaan suorituskustannukset ja vikaantumisriskit hoitaa ratkaisija, ja selvitys tehdään ilman yhtä avaimen rekonstruointia TSS:n kautta, joka on hajautettu allekirjoitusmenetelmä. Tämä lähestymistapa sisältää rakenteellisen muutoksen, joka yksinkertaistaa käyttäjäkokemusta ja siirtää suoritusvastuun muille toimijoille. Tämä toteutuksen abstraktio viittaa uuteen luottamuksen lähtökohtaan yhtä paljon kuin se tarjoaa mukavuutta. Käyttäjien on vaikea nähdä suoraan, mikä polku todella valittiin, miksi tietty ratkaisija valittiin ja millä kriteereillä sitä käsiteltiin, kun osittainen suoritus tai viivästys tapahtui. Sen sijaan, että veloitettaisiin eksplisiittisiä kaasumaksuja, ratkaisijat voivat kerätä arvoa spreadien kautta hinnanreitityksen aikana, jotka eivät ole käyttäjille ilmeisiä. Siksi maksu ilman kaasumaksuja voidaan ymmärtää rakenteena, joka muuttaa tapaa, jolla kustannukset ilmaistaan ja rasitteen kohde, sen sijaan että poistaisivat kustannukset. Samaan aikaan älykäs omaisuuden suojaus (UX) on kehittynyt auttamaan käyttäjiä ymmärtämään hyväksyttyjen toimenpiteiden seuraukset etukäteen. Rabby Wallet suorittaa simulaatioita ennen tapahtumien varsinaista suorittamista, näyttäen käyttäjille muutoksia saldoissa, hyväksyntäväleissä ja mahdollisissa varoitusmerkeissä. Tämä simulaatio havaitsee heuristisesti tunnettuja haitallisia kuvioita tai epätavallisia valtuutuspyyntöjä ja tarjoaa kontekstuaalista tietoa, joka ottaa huomioon moniketjuyhteyksien tilan. Käyttäjät voivat tehdä oman arvionsa ja toteuttaa varoituksen myös sen vahvistamisen jälkeen, mikä voidaan nähdä suunnitelmana säilyttää tasapaino suojauksen ja autonomian välillä. Simulaatiopohjaisessa suojauksessa on kuitenkin selkeitä rajoituksia. Kaasuympäristö suoritushetkellä, lohkoaika, oraakkelidata ja ketjujen väliset tilariippuvuudet ovat vaikeita täysin toistaa simulaatioympäristössä. Tämän seurauksena hyökkäykset, jotka ovat aktiivisia vain varsinaisessa suoritusvaiheessa tai moniketjuiset ketjuhyökkäykset, voivat jäädä huomaamatta esihavaitsemisesta. Rabbyn lähestymistapa perustuu näihin rajoituksiin, tarjoten konservatiivisia varoituksia liiallisen optimismin sijaan ja riskin hallintaan jättämällä lopullisen arvion käyttäjälle. Rainbow Wallet tarjoaa kuluttajakeskeisen käyttökokemuksen, joka asettaa etusijalle saavutettavuuden ja intuitiivisuuden näiden suojausten sijaan. Omaisuuden seuranta ja siirto on ytimekäs, ja merkittävä osa turvallisuustoiminnoista on delegoitu ulkoisille infrastruktuureille ja palveluille. Tämä laskee aloittelevien käyttäjien pääsykynnystä, mutta valtuutushallintatyökalut tai pitkäaikaiset käyttöoikeusriskit ovat suhteellisen rajalliset. Nämä kolme lompakkoa käsittelevät kaasuttomia maksuja ja omaisuuden suojaamiseen liittyviä kysymyksiä eri paikoissa, ja abstraktion tasossa sekä käyttäjän hallinnan laajuudessa on selviä eroja. Moniketjuisessa ympäristössä hyväksyntä ja lupien hallinta toimivat pitkäaikaisina riskitekijöinä. Määräämättömät valtuutukset tai laajat oikeudet ovat edelleen hyökkäysten kohteena, vaikka yksittäiset tapahtumat olisivat päätyneet. Tria pyrkii kaventamaan laajuutta rajoittamalla käyttöoikeuksia tarkoituksellisesti, Rabby visualisoi valtuutushistorian ja tarjoaa peruutustyökaluja, ja Rainbow tarjoaa perusnäkyvyyttä ja koulutukseen keskittyvää ohjausta. Tämä ero osoittaa, että omaisuussuojan UX ei ole yksittäinen ominaisuus, vaan se liittyy läheisesti lompakon kokonaisvaltaiseen suunnittelufilosofiaan. Lisäksi kyky näyttää moniketjuisia salkkuja integroidusti tavalla luo uusia ongelmia. RPC-viiveet tai ketjun uudelleenjärjestelyt voivat johtaa tilapäisiin epätarkkuuksiin saldotiedoissa, joita käyttäjät saattavat erehtyä luulemaan todelliseksi omaisuuden asemaksi päätöksenteossa. Tämä on rakenteellinen ongelma, joka kumpuaa jännitteestä reaaliaikaisen datan toimituksen ja konsensuslopullisuuden välillä, ja on yksi moniketjuisen käyttökokemuksen väistämättömistä piirteistä. On myös tärkeää huomata, että kaasuttomat maksut ja suoritusabstraktiot voivat laajentaa hyökkäyksen vaikutusten laajuutta, jos onnistuminen. Jos ratkaisija tai maksumestari vaarantuu, vahinko ei voi rajoittua yhteen ketjuun, ja hyökkäykset, jotka manipuloivat hintatietoja tai suoritusreittejä, voivat aiheuttaa seurauksia useissa protokollissa. Tämä osoittaa selvästi, että abstraktio siirtää riskejä sen sijaan, että poistaisi riskejä. Tässä yhteydessä moniketjuinen lompakkoarkkitehtuuri täytyy konfiguroida siten, että intention-ilmaisukerros, suoritusreitityskerros, riskisimulaatiokerros ja käyttöliittymäkerros omaavat selkeät rajat ja roolit keskenään. Toteutustulosten todennettavuus, palautus- ja palautusmenettelyt epäonnistumisen sattuessa sekä läpinäkyvät kustannusrakenteiden selitykset ovat keskeisiä tekijöitä, jotka auttavat käyttäjiä säilyttämään omaisuuseriensä suvereniteetin. Lopulta kaasuttomat maksut ja älykkäät omaisuuden suojauksen UX-innovaatiot moniketjuympäristössä voidaan ymmärtää muutoksena niiden hallintatavoissa, ei monimutkaisuuden poistamisena. Käyttäjien ei enää tarvitse käsitellä kaikkia protokollan yksityiskohtia itse, vaan heidän täytyy olla selkeästi tietoisia siitä, kuinka pitkälle järjestelmä tekee arvioita ja missä luottamusta tarvitaan. Yksinkertaisuuden ja hallinnan, kätevyyden ja läpinäkyvyyden tasapainottaminen on edelleen keskeinen haaste moniketjuisessa UX-suunnittelussa. $TRIA $RNBW

Nollatiedon koneoppimisen päättelyvarmennuksen automatisointi hajautetuissa laskentaverkoissa @inference_labs , @OpenGradient , @nesaorg Ongelma varmistaa, että tekoälypäättelytulokset lasketaan oikein hajautetussa laskentaverkossa, sisältää monimutkaisia rajoitteita, jotka poikkeavat keskitetyn palvelinympäristön rajoituksista. Tämä johtuu siitä, että rakenteessa, jossa useat osallistujat ajavat samaa mallia eri laitteisto- ja ohjelmistoympäristöissä, on vaikea arvioida laskelmien luotettavuutta etukäteen. Tässä yhteydessä nollatiedon koneoppiminen on noussut teknologiaksi, joka kryptografisesti todistaa, että tietty tulos on tuotettu käsittelemällä tietty syöte kiinteällä tavalla kiinteän mallin kautta. Tätä menetelmää pidetään sopivana keinona hajautetussa ympäristössä, sillä se voi varmistaa suorituksen laillisuuden paljastamatta laskentaprosessia ulkomaailmalle. Kuitenkin tekoälyn päättely on luonteeltaan määrittelemätöntä. Liukulukuoperaatioiden erillisluonteen vuoksi jopa samassa operaatiossa on hienovaraisia eroja tuloksissa laskentajärjestyksen tai laitteistototeutuksen mukaan, ja tämä ero korostuu entisestään GPU-ympäristöissä, joissa käytetään rinnakkaisia operaatioita. Hajautetut verkot kattavat laajan valikoiman laitteita, kuluttaja-GPU:ista erikoistuneisiin kiihdyttimiin, mikä johtaa laskennallisiin poikkeamiin käyttöjärjestelmien, ajurien, muistirakenteiden ja käskykantojen erojen vuoksi. Koska kryptografinen varmennus vaatii bittikohtaisia sopimuksia, nämä ympäristöerot voivat johtaa verifioinnin epäonnistumiseen. Tämän ongelman ratkaisemiseksi zkML-järjestelmä kvantisoi liukulukuoperaatiot kiintopisteeksi ja muuntaa neuroverkon operaatiot aritmeettisiksi piirimuodoiksi. Kehykset kuten JSTprove, EZKL ja RISC Zero edustavat konvoluutioita, matriisikertolaskuja ja aktivaatiofunktioita rajoitejoukkoina, tehden päättelyprosessista todistettavan. Tämä prosessi kasvaa nopeasti mallin syvyyden ja koon myötä, ja todistusten tuottamiseen vaadittava aika ja muistinkulutus kasvavat myös epälineaarisesti. Todelliset mittaukset osoittavat, että koko mallin zkML-todistukset vaativat tuhansia tai kymmeniä tuhansia kertoja enemmän kustannuksia kuin saman päättelyn uudelleenlaskeminen. Tämä kustannusrakenne on keskeinen rajoite automatisoidun päättelyvarmennuksen suunnittelussa hajautetussa verkossa. Jos todistuksen tuottamisen kustannukset ovat suuremmat kuin päättelytuloksen epäiminen, verifiointi menettää taloudellisen merkityksensä. Tämän seurauksena todelliset järjestelmät omaksuvat strategian, jossa valikoivasti varmistetaan vain keskeiset toiminnot tai arkaluontoiset osat sen sijaan, että koko malli todistettaisiin. Inference Labsin DSperse vähentää merkittävästi muistin käyttöä ja todistuskustannuksia pilkkomalla mallin useisiin osiin, piirtämällä ja todistamalla vain ne osat, joissa luotettavuus on erityisen tärkeää. Tämä menetelmä ei anna täydellistä todistusta koko laskelmista, mutta se edistää varmistamaan verifioinnin tehokkuutta verrattuna kustannuksiin. Automaattinen varmennusputki perustuu tähän valinnaiseen varmennusstrategiaan. Inference Labsin JSTprove -putki muuntaa mallin kiinteäksi pisteeksi, kääntää ONNX-formaatin graafin aritmeettiseksi piiriksi ja tuottaa todistukset GKR-pohjaisen todistusjärjestelmän kautta. Luodut todistukset tarkistetaan ketjussa tai sen ulkopuolella, ja todellisuudessa suuri määrä todistuksia käsitellään säännöllisesti tietyssä hajautetussa verkossa. OpenGradient on suunniteltu käsittelemään useita päättelypyyntöjä samanaikaisesti rinnakkaisen suoritusrakenteen, PIPE:n, kautta, ja jokainen pyyntö voi valita zkML:n, luotetun suoritusympäristön tai vahvistamattoman suorituksen välillä. Tämä säätää validointikustannuksia niin, etteivät ne muodostu suoraksi pullonkaulaksi estämään generointia tai kokonaiskapasiteettia. NESA lähestyy validointiautomaatiota ja laskennallista suojausta. Se käyttää rakennetta, joka jakaa syötetiedot useiden solmujen kesken salattuna, suorittaa päättelyä salatuissa fragmenteissa ja kokoaa tulokset. Tässä prosessissa solmujen valinta ja roolien jakaminen koordinoidaan todennettavien satunnaislukujen ja kriittisen kryptografian avulla, ja huijaaminen ehkäistyy sitoutumis- ja paljastusvaiheilla. Tämä lähestymistapa varmistaa paitsi päättelytulosten eheyden, myös syötteiden ja malliparametrien luottamuksellisuuden. ZkML-pohjaisen verifioinnin integrointi hajautettuihin laskentaverkkoihin selkeyttää roolien erottelua suorituksen ja verifioinnin välillä. OpenGradientin rinnakkaisstrategia mahdollistaa useiden päättelyjen käsittelyn samanaikaisesti samalla kun validointiprosessia hallitaan erikseen, kun taas NESA:n koordinointikerros vastaa roolien jakamisesta ja kannustuksesta solmujen välillä. Inference Labsin todistuskerros vastaa kryptografisesta varmennuksesta, että laskelmat on suoritettu oikein. Kun jokainen kerros erotetaan toisistaan, automaattinen varmennus toteutetaan yhdistämällä useita komponentteja yhden teknologian sijaan. Kannustinrakenne on myös automaation keskeinen osa. Nesa kannustaa osallistuvia solmuja toimimaan rehellisesti staking and commit -ilmoitusrakenteen kautta, kun taas Inference Labs jakaa palkkioita todisteiden generointikyvyn ja tarkkuuden perusteella. OpenGradientin digitaaliset kaksoispohjaiset palvelut muuttavat oikeuden pääsyyn varmennettujen päättelytulosten vuoksi taloudelliseksi arvoksi. Nämä rakenteet on suunniteltu ylläpitämään tiettyä luottamusta myös ilman keskitettyä hallintovirkailijaa. Siitä huolimatta automaattisella zkML-päättelyvarmennuksella on selkeät rajoitukset. Virheellisen tuloksen tuottamisen kustannusten ja oikean tuloksen todistamisen kustannusten välinen epäsymmetria jättää hyökkäyksen mahdollisuuden. Virheitä piirimuunnosprosessissa, todistuksen generoinnin viiveet, solmujen välinen yhteistyö ja laitteistovirheistä johtuvat laskennalliset poikkeamat eivät nykyisellä teknologialla voida täysin poistaa. Järjestelmät vähentävät näitä riskejä replikaatiokäytännöillä, maineella ja taloudellisilla sanktioilla, mutta ne eivät perustavanlaatuisesti poista niitä. Yhdessä nollatiedon koneoppiminen, päättely- ja verifiointiautomaatio hajautetuissa laskentaverkoissa osoittavat selkeitä teknisiä saavutuksia yrityksenä kryptografisesti turvata laskennan luotettavuus. Samaan aikaan se paljastaa rakenteelliset rajoitukset, kuten korkeat todisteiden kustannukset, ympäristörajoitteet ja taloudellisen epäsymmetrian. Nykyinen lähestymistapa toteuttaa käytännöllisen automaation yhdistämällä valikoivat todistukset, rinnakkaissuorituksen, salatun laskennan ja kannustinsuunnittelun, jota pidetään esimerkkinä tekoälypäättelyn todennettavuuden tuomisesta realistiselle tasolle hajautetussa ympäristössä. $NESA