Todennettavissa oleva tekoälypäättely ja konsensusmekanismi, joka perustuu nollatietotodistuksiin @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork Korkeasta käytöstään huolimatta tekoälypäättelyllä on rakenteellinen rajoitus, jonka vuoksi sen sisäistä käyttäytymistä on vaikea tarkistaa. Koska mustan laatikon rakenne, jossa mallin painot ja harjoitustiedot eivät paljasteta, stokastisen otannan ja liukulukuoperaatioiden aiheuttaman epämääräisyyden, sekä suorituskyvyn eheysongelman vuoksi, joka ei voi vahvistaa, onko oikea malli todella suoritettu, on vaikea olettaa, että luottamuksen pelkkään tekoälyn tuloksiin perustuu. Tätä ominaisuutta on toistuvasti tuotu esiin ongelmana, erityisesti alueilla, joilla virheiden sietokyky on heikko, kuten taloudessa, turvallisuudessa ja automatisoidussa päätöksenteossa. Yksi teknisistä lähestymistavoista tämän luottamusongelman ratkaisemiseksi on nollatiedon todistuspohjainen koneoppiminen eli varmennettavissa olevat tekoälypäättelyrakenteet zkML:n avulla. zkML ei paljasta mallin sisäistä laskentaprosessia ulkomaailmalle, mutta osoittaa kryptografisesti, että laskenta tehtiin oikeiden painojen ja sääntöjen mukaisesti. Tämä mahdollistaa käyttäjien arvioida tulosten laillisuutta matemaattisten todistusten perusteella ilman, että heidän tarvitsee luottaa mallin tarjoajaan luottamaan tekoälyn tuloksiin. Tässä rakenteessa Warden Protocol, joka vastaa suorituskerroksesta, soveltaa SPEX-menetelmää, tilastollista suoritustodistusmenetelmää, tekoälyagenttien suorittamaan päättelytyöhön. Sen sijaan, että suoritettaisiin koko operaatio uudelleen, SPEX tiivistää päättelyprosessin aikana syntyvän laskennallisen tilan bloom-suodattimella ja varmistaa suorituksen johdonmukaisuuden satunnaisotannan avulla. Tämä prosessi toimii vain kahdella ratkaisijalla ja validoijalla, tarjoten korkean todennäköisyystason luotettavuuden hyvin pienellä laskentakuormalla verrattuna täyteen uudelleensuoritukseen. Tämä mahdollistaa Warden-protokollan toimimisen varmennuskeinona siitä, että teloitus on todella toteutettu kohtuullisin kustannuksin ja viivein. Varmennustasolla Inference Labsin operoima Omron on keskeisessä roolissa. Omron on zkML-spesifinen infrastruktuuri, joka koostuu Bittensor-verkon aliverkoista ja varmistaa täydellisillä nollatiedon todistuksilla, että todellinen tekoälymallin päättely suoritettiin oikeiden painojen ja laskennallisen järjestyksen mukaisesti. Omron jakaa suuret mallit DSIL-tiedostoyksiköiksi DSpersen avulla ja parantaa prosessointinopeutta tuottamalla rinnakkaisia todistuksia. Tämän rakenteen kautta on tuotettu ja vahvistettu yli satoja miljoonia zkML-todistuksia, ja käytännön käyttötapauksia on kertynyt pienille malleille ja keskisuurille neuroverkoille. Kuitenkin korkeiden laskentakustannusten ja muistivaatimusten vuoksi erittäin suurille malleille on käytännön rajoituksia. Konsensuskerroksessa Mira Network täydentää tulostulosten luotettavuutta monimallipohjaisella konsensusmekanismilla. Mira Network ei ota yksittäisen mallin tulosta sellaisena kuin se on, vaan vertaa useiden eri rakenteiden ja koulutustaustallisten tekoälymallien tuloksia. Tulokset jaetaan itsenäisesti todennettavissa oleviin väitteyksiköihin, ja faktoituvuus arvioidaan useiden mallien konsensuksen kautta. Prosessi toimii yhdistämällä proof-of-work-elementin, joka todistaa, että todellinen päättely on tehty, sekä proof-of-stake -elementin, johon validoijat osallistuvat vakuutena tietyille omaisuuserille. Jos väärät tulokset hyväksytään toistuvasti tai pahantahtoinen toiminta vahvistetaan, taloudellisia seuraamuksia määrätään sopimuksen rehellisyyden ylläpitämiseksi. Nämä kolme kerrosta ovat erillisiä mutta toisiaan täydentäviä, muodostaen yhden varmennettavan tekoälypinon. Warden-protokolla tarjoaa nopean ja kustannustehokkaan tilastollisen todistuksen suorituksesta suoritusvaiheessa, ja kun vaaditaan korkeaa luottamusta, Omronin kautta suoritetaan täysi zkML-pohjainen varmennus. Tämän jälkeen tulosten tulkintaa ja faktojen arviointia täydentää Mira Networkin monimallikonsensus, ja toteutuksen aitous, tulosten luotettavuus sekä konsensuksen taloudellinen turvallisuus varmistetaan eri mekanismilla. Tämä rakenne on realistinen siinä mielessä, että se soveltaa erilaisia varmennusmenetelmiä riskitason ja kustannusrakenteen mukaan, toisin kuin lähestymistapa, joka pyrkii todistamaan kaikki tekoälypäätökset yhdellä tavalla. Kryptografisia todistuksia sovelletaan korkean arvon päättelyyn, joka voi aiheuttaa suuria kustannuksia, kun taas tilastollinen varmennus ja konsensuspohjainen varmennus vastaavat laajamittaisesta prosessoinnista ja skaalautuvuudesta. Tämän hierarkkisen yhdistelmän kautta todennettavasta tekoälypäättelystä on tulossa tekninen järjestelmä, jota voidaan käytännössä käyttää teoreettisten käsitteiden ulkopuolella. $WARD $MIRA

Rakenteen todellinen tila, joka yhdistää likvidin stakingin ja datan saatavuuden Bitcoinin natiiviomaisuuksissa @Lombard_Finance , @nubit_org , @MezoNetwork Tässä artikkelissa selitetään, miten Bitcoinin alkuperäisiä omaisuuseriä hyödynnetään ja varmistetaan likviditeettistakingin ja datan saatavuuskerrosten kautta. Bitcoinia on perinteisesti käytetty maksuna ja arvon säilyttäjänä, ja viime vuosina sitä on käytetty vakuutena omaisuutena ja turvallisuusviitepisteenä ulkoisille järjestelmille. Tässä trendissä Bitcoin-pohjaisia likviditeettistaikkaus-johdannaisomaisuuseriä ja datan saatavuusteknologiaa käytetään rinnakkain näiden varojen tilan varmistamiseksi. Hyvä esimerkki Bitcoinin likviditeettistakingista on Lombardin LBTC. LBTC on token, joka lasketaan liikkeelle yksilöllisen Bitcoin-talletuksen jälkeen, ja sitä käytetään ulkoisen proof-of-stake -verkon turvaan Babylon Bitcoin -staking -protokollan kautta. Tässä prosessissa syntyvät turvamaksut ovat tulonlähde, eikä Bitcoin-protokollaan tarvitse tehdä muutoksia. Lombard hallinnoi omaisuutta arvopaperikonsortion kautta, johon osallistuu useita globaaleja instituutioita, ja paljastaa Bitcoin-omistusten tilan varantojen todistuksena. Tämä rakenne edellyttää luottamusta konsortion toimintaan ja päätöksentekoon sen sijaan, että se tarjoaisi institutionaalista luottamusvakautta. Kun likvidit staking -varat kasvavat, tärkeämpää on varmistaa, ovatko ne todella talletetut ja lukittuja. Tässä vaiheessa Nubitin, datan saatavuuskerroksen, rooli nousee esiin. Nubit käyttää Bitvm-rakennetta, joka on suunniteltu varmistamaan Bitcoinin off-chain-laskentatulokset. Tämä varmistaa, että vaikka monimutkaisia tilanmuutoksia ja laskelmia ei kirjattaisi suoraan Bitcoinin pääketjuun, tulosten johdonmukaisuus varmistetaan Bitcoin-konsensuksella. Nubitin ehdottama keskeinen konsepti on todistusmenetelmä, joka kryptografisesti varmistaa talletettujen Bitcoinien kokonaismäärän ja tilan, ja jonka avulla varmistetaan, että likvidin staking -omaisuus vastaa todellista vakuusta. Bitvm-pohjainen vahvistus viimeistellään Bitcoin-lohkojen vahvistamisen perusteella, ja tila vahvistetaan yleensä useiden lohkovahvistusten jälkeen. Tällä on käsittelyviive verrattuna muihin älysopimusalustoihin, mutta se on ominaista Bitcoinin proof-of-work-hash-tehon pohjaisen turvallisuuden hyödyntämiselle. Nubit väittää suurta läpimenoa loogisesti erottamalla ja rinnakkaistamalla datan saatavuuden käsittelyn, mutta nämä luvut esitetään selityksinä rakenteellisen suunnittelun perusteella. Samaan aikaan on mezo esimerkkinä Bitcoiniin perustuvasta suorituskerroksesta. Mezo suunnittelee verkoston osallistumis- ja palkitsemisrakenteita lukitsemalla Bitcoin- ja Bitcoin-johdannaiset, ja siirtää Bitcoinin suoritusympäristöön siltojen kautta moniallekirjoituksen ja kynnyskryptografian avulla. Mezon konsensus ja toteutus toteutetaan erillisessä, nopeassa konsensusmoottorissa, ja lopullinen selvitys perustuu Bitcoiniin. Mezon vakaat omaisuuserät säilytetään Bitcoin-vakuudella, ja Lombardin likvidit staking tokenit eivät ole vakuutena nykyisen rakenteen vuoksi. Kun nämä esimerkit yhdistetään, likviditeettistaikkaus tarjoaa tavan käyttää Bitcoinia ulkoisten verkkojen turvaresurssina, ja datan saatavuuskerros vaikuttaa Bitcoiniin perustuvien varojen ja vakuiden tilan varmistamisessa. Lombardin ja Nubitin yhdistelmä osoittaa rakenteen, joka mahdollistaa talletettujen Bitcoinien määrän ja lukitustilan tarkistamisen ilman ulkoisten luottamusraporttien käyttöä. Kuitenkin jokainen kerros käyttää erilaista luottamusmallia ja toimintatapaa, ja kokonaisrakenne, mukaan lukien suorituskerros, on rinnakkain. Tämän seurauksena likvidin stakingin ja datan saatavuuden yhdistelmä Bitcoinin natiiviomaisuuksissa tarjoaa konkreettisen teknisen perusteen Bitcoinin käytölle vakuutena ja varmennuskriteerinä. Tämä rakenne mahdollistaa omaisuuden hallinnan ja valtion varmennuksen selittämisen erikseen Bitcoinin turvallisuuden perusteella, ja paljastaa selkeästi kunkin kerroksen roolit ja rajoitukset. Tämä on nykyinen tekninen tilanne, joka osoittaa, että Bitcoinia käytetään referenssivarallisena eri järjestelmissä yhden toiminnallisen omaisuuden ulkopuolella. $BARD $LBTC $MEZO