Ultranopea luottamuksen varmennusverkko: tekninen rakenne reaaliaikaiseen päättelykonsensukseen @helios_layer1 , @inference_labs , @EspressoSys Ultranopeaa luottamuksen varmistusverkkoa kuvataan tekniseksi rakenteeksi, joka käsittelee tekoälymallien tuottamia päättelytuloksia konsensuksen kohteina pelkän datan sijaan. Tämä rakenne koostuu Inference Labsin validointikerroksesta, joka muuttaa ketjun ulkopuolella tehdyn tekoälypäättelyn varmennettavissa oleviksi tapahtumiksi, Helios-lohkoketjun maineeseen perustuvasta konsensuskerroksesta, joka heijastaa validoijien historiallista tarkkuutta ja luottamusta konsensusauktoriteettiin, sekä Espresso-sekvensointikerroksesta, joka sekvensoi ja viimeistelee tapahtumat nopeasti matalalla viiveellä. Nämä kolme kerrosta toimivat eri rooleissa, mutta toimivat jatkuvassa virtauksessa, yhdistäen koko prosessin siitä hetkestä, kun tekoälypäättelytulokset syntyvät, aina siihen hetkeen, kun ne tallennetaan tiettyyn tilaan lohkoketjuun. Inference Labs vastaa tekoälymallien päättelyprosessin muuntamisesta todennettavaksi muodoksi. Järjestelmä tuottaa mallipainot ja kryptografiset commitit syötetyille tiedoille ja tiivistää varsinaisen päättelyn suoritusprosessin nollatiedon todistuksiksi, jolloin ulkoiset varmennustekijät voivat varmistaa tulosten laillisuuden. Omron Marketplace hallinnoi näitä varmennusoperaatioita ja todistusten jakelua, kun taas DSperse-kehys mahdollistaa monimutkaisten mallien pilkkomisen osiin, jotta todistuksia voidaan tuottaa rinnakkain. Tässä prosessissa tuotetut päättelytulokset eivät ole pelkkiä tulosteita, vaan ne on rakennettu varmennustapahtumiksi, jotka sisältävät sen, että tiettyä mallia ja syötettä on käytetty ja suoritus on tehty oikein. Tämä menetelmä on ainutlaatuinen siinä, että se mahdollistaa mallin luotettavuuden, syötteen eheyden ja suoritusprosessin tarkkuuden arvioinnin. Tällä tavalla luotu varmennustapahtuma toimitetaan Helios-lohkoketjulle ja on konsensuksen alainen. Helios käyttää ketjujen välistä osuus- ja mainekonsensusrakennetta, joka yhdistää maineen elementit perinteisiin proof-of-stake -menetelmiin. Validoijien äänestysvaikutus ei määräydy pelkästään heidän omistuksensa koon perusteella, vaan sitä säädetäänkin heidän mainepisteidensä perusteella, jotka heijastavat esimerkiksi käyttöaikaa useiden ketjujen välillä, historiallista varmennustarkkuutta, ulkoisen datan varmennussuoritusta ja leikkaushistoriaa. Tämän seurauksena validoijilla, jotka ovat aiemmin toistuvasti tehneet tarkkoja arvioita, on suurempi vaikutusvalta, mutta samalla he kärsivät suurempia maineen menetyksiä ja taloudellisia haittoja, jos he hyväksyvät virheellisen päättelyn. Tämä rakenne toimii keinona estää tilanteita, joissa muodollisesti pätevä mutta loogisesti virheellinen tekoälypäättely hyväksytään toistuvasti. Heliosin validoijat ovat varmistaneet päättelytapahtumat tilataan ja viimeistellään Espresson kautta. Espresso järjestää tapahtumat, jotka tapahtuvat useissa järjestelmissä johdonmukaisessa järjestyksessä jaetun sekvensserirakenteen kautta, tarjoten noin 2 sekunnin varmuuden Bysantin vikansietokonsensuksen perusteella. Tässä prosessissa voidaan ensin käsitellä erittäin kiireelliset päättelytapahtumat, ja useita toisiinsa liittyviä tapahtumia käsitellään nipuissa ja vahvistetaan tehokkaasti. Se myös vähentää järjestyksen vääristymisen tai manipuloinnin mahdollisuutta, joka voi tapahtua tekoälyn päätöksenteon kulussa deterministisen järjestyksen kautta. Nämä vahvistetut päättelytulokset tallennetaan osana lohkoketjun tilaa ja niitä voidaan käyttää myöhempään älysopimusten suorittamiseen tai vuorovaikutukseen muiden ketjujen kanssa. Kun koko virtaus yhdistetään, tekoälymalli tuottaa päättelyä ketjun ulkopuolella, Inference Labs muuttaa sen todennettavaksi tapahtumaksi, Heliosin mainepohjainen konsensus arvioi sen tarkkuuden, ja Espresso sekvensoi ja viimeistelee sen nopeasti, muodostaen jatkuvan luottamuksen kerroksen. Tämä verkko eroaa perinteisestä lohkoketjukonsensuksesta siinä, että se laajentaa konsensuksen kohteen logiikan suorituksen tarkkuuteen yksinkertaisen tilasiirtymän sijaan, ja sitä kuvataan tekniseksi rakenteeksi, joka samanaikaisesti täyttää keskitettyjen tekoälypalveluiden tarjoaman todennettavuuden ja reaaliaikaisuuden, jota perinteiset konsensusjärjestelmät eivät pysty tarjoamaan. Tästä syystä ultranopea luottamusvarmennusverkko voidaan tiivistää erityiseksi tekniseksi tapaukseksi, jossa tuloksia käsitellään todennettavina konsensusobjekteina ympäristössä, jossa tekoälypäättelyä tulisi käyttää välittömänä arviointiperusteena. $ESP