Ultra-Fast Trust Verification Network: Teknisk struktur for konsensus i sanntids inferens. @helios_layer1, @inference_labs, @EspressoSys Det ultraraske tillidsverifiseringsnettverket beskrives som en teknisk struktur som behandler slutningsresultatene generert av kunstig intelligens-modeller som konsensusobjekter snarere enn enkle data. Denne strukturen består av en kombinasjon av Inference Labs' valideringslag, som gjør AI-inferenser utført utenfor kjeden til verifiserbare hendelser, det omdømmebaserte konsensuslaget i Helios-blokkjeden, som reflekterer validerernes historiske nøyaktighet og tillit til konsensusautoritet, og Espresso-sekvenseringslaget, som sekvenserer og raskt avslutter hendelser med lav forsinkelse. Disse tre lagene, selv om de spiller ulike roller, opererer i en kontinuerlig flyt som kobler hele prosessen fra øyeblikket AI-inferensresultatene genereres til de registreres i en bestemt tilstand på blokkjeden. Inference Labs er ansvarlig for å transformere inferensprosessen til AI-modeller til en verifiserbar form. Systemet genererer modellvekter og kryptografiske commits for inputdata, og kondenserer selve inferenskjøringsprosessen til nullkunnskapsbevis, slik at eksterne verifikatorer kan verifisere legitimiteten til resultatene. Omron-markedet håndterer disse verifiseringsoperasjonene og distribusjonen av bevis, mens DSperse-rammeverket gjør det mulig å dele komplekse modeller opp i deler for å generere bevis parallelt. Slutningsresultatene som genereres i denne prosessen er ikke bare utdata, men struktureres som verifikasjonshendelser som inneholder det faktum at en bestemt modell og en input ble brukt, og at utførelsen ble utført korrekt. Denne metoden er unik ved at den muliggjør evaluering av modellens pålitelighet, integriteten til inputdataene og nøyaktigheten i kjøringsprosessen. Verifiseringshendelsen som opprettes på denne måten leveres til Helios-blokkjeden og er underlagt konsensus. Helios bruker en interchain stake- og omdømmekonsensusstruktur som kombinerer omdømmeelementer med tradisjonelle proof-of-stake-metoder. Validerernes stemmepåvirkning bestemmes ikke bare av størrelsen på deres beholdninger, men justeres av deres omdømmescorer, som reflekterer faktorer som oppetid på tvers av flere kjeder, historisk verifiseringsnøyaktighet, ekstern dataverifiseringsytelse og slashing-historikk. Som et resultat har validatorer som gjentatte ganger har gjort nøyaktige vurderinger tidligere større innflytelse, men samtidig vil de lide større omdømmetap og økonomiske ulemper hvis de godkjenner feilaktig resonnement. Denne strukturen fungerer som et verktøy for å begrense situasjoner der formelt gyldig, men logisk feil AI-resonnement gjentatte ganger godkjennes. Slutningshendelsene som Helios-validatorene har verifisert, blir bestilt og ferdigstilt gjennom Espresso. Espresso arrangerer hendelser som skjer på tvers av flere systemer i en konsistent rekkefølge gjennom en delt sekvenseringsstruktur, noe som gir et sikkerhetsnivå på omtrent 2 sekunder basert på bysantinsk feiltoleransekonsensus. I denne prosessen kan inferenshendelser med høy hastverk behandles først, og flere relaterte hendelser behandles i bunter og bekreftes effektivt. Det spiller også en rolle i å redusere muligheten for ordensforvrengning eller manipulasjon som kan oppstå i AI-beslutningsflyten gjennom deterministisk orden. Disse bekreftede slutningsresultatene registreres som en del av blokkjedens tilstand og kan brukes til senere smartkontraktsutførelse eller interaksjon med andre kjeder. Ved å sette hele flyten sammen, genererer AI-modellen inferenser utenfor kjeden, Inference Labs gjør det til en verifiserbar hendelse, Helios' omdømmebaserte konsensus vurderer nøyaktigheten, og Espresso sekvenserer raskt og fullfører det, og danner et kontinuerlig lag av tillit. Dette nettverket skiller seg fra tradisjonell blokkjedekonsensus ved at det utvider konsensusobjektet til nøyaktigheten av logisk utførelse snarere enn enkel tilstandsovergang, og beskrives som en teknisk struktur som samtidig oppfyller verifiserbarheten som sentraliserte AI-tjenester ikke kan tilby, og den sanntidseffekten tradisjonelle konsensussystemer ikke kan tilby. Av denne grunn kan det ultraraske tillidsverifiseringsnettverket oppsummeres som et spesifikt teknisk tilfelle for å behandle resultatene som verifiserbare konsensusobjekter i et miljø hvor AI-inferensen bør brukes som et umiddelbart grunnlag for vurdering. $ESP