Mecanismo de consenso e inferência de IA verificável baseado em provas de conhecimento zero @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork A inferência de inteligência artificial, apesar de sua alta utilidade, possui limitações estruturais que dificultam a verificação de suas operações internas. A estrutura de caixa-preta, onde os pesos do modelo e os dados de treinamento não são divulgados, a indeterminação causada pela amostragem probabilística e operações de ponto flutuante, e o problema da integridade da execução, que impede a verificação se o modelo correto foi realmente executado, tornam os resultados da IA difíceis de serem confiáveis por si só. Essas características têm sido repetidamente apontadas como problemáticas em áreas com baixa margem de erro, como finanças, segurança e tomada de decisões automatizadas. Uma das abordagens técnicas para resolver esses problemas de confiança é a estrutura de inferência de IA verificável utilizando aprendizado de máquina baseado em provas de conhecimento zero, ou seja, zkML. O zkML adota um método que prova criptograficamente que as operações internas do modelo foram realizadas de acordo com pesos e regras corretas, sem divulgar o processo de operação para o exterior. Isso permite que os usuários avaliem a legitimidade dos resultados da IA com base na prova matemática em si, sem precisar confiar no provedor do modelo. Na estrutura, o Warden Protocol, responsável pela camada de execução, aplica um método de prova de execução estatística chamado SPEX às tarefas de inferência realizadas pelo agente de IA. O SPEX resume o estado de cálculo gerado durante o processo de inferência em um filtro de Bloom, validando a integridade da execução através de amostragem aleatória, em vez de reexecutar toda a operação. Este processo opera com apenas um par de solucionador e verificador, oferecendo um alto nível de confiança probabilística com um custo computacional muito baixo em comparação com a reexecução total. Assim, o Warden Protocol desempenha o papel de confirmar que a execução realmente ocorreu com um custo e atraso intermediários. Na camada de verificação, a Omron, operada pela Inference Labs, desempenha um papel central. A Omron é uma infraestrutura especializada em zkML composta por sub-redes da rede Bittensor, que verifica completamente, através de provas de conhecimento zero, se a inferência do modelo de IA foi executada de acordo com pesos e ordem de operações corretas. A Omron divide grandes modelos em unidades de arquivo DSIL usando o método DSperse e melhora a velocidade de processamento através da geração de provas em paralelo. Com essa estrutura, milhões de provas zkML foram realmente geradas e verificadas, e casos operacionais práticos foram acumulados para modelos pequenos e redes neurais de médio porte. No entanto, devido ao alto custo computacional e às exigências de memória, existem restrições práticas para modelos muito grandes. Na camada de consenso, a Mira Network complementa a confiabilidade dos resultados da saída através de um mecanismo de consenso baseado em múltiplos modelos. A Mira Network não adota diretamente a saída de um único modelo, mas compara os resultados de vários modelos de IA com diferentes estruturas e históricos de aprendizado. As saídas são decompostas em unidades de afirmação que podem ser verificadas de forma independente, e a veracidade é avaliada através do consenso entre múltiplos modelos. Este processo combina elementos de prova de trabalho que demonstram que a inferência foi realmente realizada e elementos de prova de participação, onde os verificadores participam com ativos como garantia. Se resultados incorretos forem aprovados repetidamente ou comportamentos maliciosos forem confirmados, penalidades econômicas são impostas para manter a integridade do consenso. Essas três camadas estão separadas, mas conectadas de forma complementar, formando uma pilha de IA verificável. O Warden Protocol fornece provas de execução estatísticas rápidas e custo-efetivas na fase de execução, e quando um alto nível de confiança é necessário, a verificação completa baseada em zkML é realizada através da Omron. Em seguida, a interpretação dos resultados e a avaliação da veracidade são reforçadas pelo consenso de múltiplos modelos da Mira Network, com a autenticidade da execução, a confiabilidade da saída e a segurança econômica do consenso sendo verificadas por diferentes mecanismos. Essa estrutura mostra um design realista ao aplicar diferentes meios de verificação de acordo com o nível de risco e a estrutura de custos, em contraste com a abordagem de tentar provar todas as inferências de IA de uma única maneira. Provas criptográficas são aplicadas a inferências de alto valor que podem suportar altos custos, enquanto verificações estatísticas e baseadas em consenso são responsáveis pelo processamento em larga escala e escalabilidade. Através dessa combinação hierárquica, a inferência de IA verificável está se estabelecendo como um sistema técnico viável que vai além do conceito teórico. $WARD $MIRA

A verdadeira aparência da estrutura em que o staking de liquidez e a disponibilidade de dados se combinam em ativos nativos do Bitcoin @Lombard_Finance , @nubit_org , @MezoNetwork Este artigo explica como os ativos nativos do Bitcoin são utilizados e validados através do staking de liquidez e da camada de disponibilidade de dados. O Bitcoin tem sido tradicionalmente utilizado como meio de pagamento e reserva de valor, e recentemente surgiram casos em que é utilizado como ativo colateral e ponto de referência de segurança em sistemas externos. Nesse fluxo, ativos derivados de staking de liquidez baseados em Bitcoin e tecnologias de disponibilidade de dados para validar o estado desses ativos estão sendo utilizados em conjunto. Um exemplo representativo de staking de liquidez em Bitcoin é o LBTC da Lombard. O LBTC é um token emitido após o depósito de Bitcoin em uma proporção de 1:1, e o Bitcoin depositado é utilizado para fornecer segurança a uma rede de prova de participação externa através do protocolo de staking Babylon Bitcoin. As taxas de segurança geradas nesse processo se tornam a fonte de receita, e não é necessário alterar o próprio protocolo do Bitcoin. A Lombard gerencia os ativos através de um consórcio de segurança com a participação de várias instituições globais e divulga a situação das reservas através de um método de prova de reservas. Essa estrutura oferece estabilidade fiduciária em nível institucional, mas pressupõe confiança na operação do consórcio e na tomada de decisões. À medida que os ativos de staking de liquidez se expandem, a questão de verificar se esses ativos estão realmente depositados e bloqueados se torna importante. Nesse ponto, o papel da Nubit, camada de disponibilidade de dados, surge. A Nubit utiliza uma estrutura chamada BitVM, projetada para validar resultados de cálculos off-chain sobre o Bitcoin. Isso permite que mudanças de estado e cálculos complexos não sejam registrados diretamente na cadeia principal do Bitcoin, mas a consistência dos resultados é validada pelo consenso do Bitcoin. O conceito central apresentado pela Nubit é um método de prova que verifica criptograficamente a quantidade total e o estado do Bitcoin depositado, usado para confirmar se os ativos de staking de liquidez correspondem realmente ao colateral. A validação baseada em BitVM garante a finalização com base na confirmação de blocos do Bitcoin, e normalmente o estado é confirmado após a verificação de vários blocos. Embora isso apresente um atraso no processamento em comparação com outras plataformas de contratos inteligentes, possui a característica de aproveitar a segurança baseada no poder de hash do proof-of-work do Bitcoin. A Nubit afirma ter alta capacidade de processamento ao separar logicamente e paralelizar o tratamento de disponibilidade de dados, mas esses números são apresentados como explicações baseadas no design estrutural. Além disso, um exemplo da camada de execução baseada em Bitcoin é o Mezo. O Mezo projeta a participação na rede e a estrutura de recompensas bloqueando Bitcoin e ativos derivados do Bitcoin, movendo o Bitcoin para um ambiente de execução através de uma ponte que utiliza técnicas de assinatura múltipla e criptografia de limiar. O consenso e a execução do Mezo ocorrem em um motor de consenso de alta velocidade separado, e a liquidação final depende do Bitcoin. Os ativos estáveis utilizados dentro do Mezo são mantidos por colaterais de Bitcoin, e atualmente, os tokens de staking de liquidez da Lombard não são utilizados como colateral. Ao compilar esses casos, o staking de liquidez oferece um meio de utilizar o Bitcoin como recurso de segurança para redes externas, enquanto a camada de disponibilidade de dados desempenha o papel de validar o estado dos ativos e a existência de colateral com base no Bitcoin. A combinação da Lombard e da Nubit mostra uma estrutura que permite verificar a quantidade e o estado de bloqueio do Bitcoin depositado sem depender de relatórios de confiança externos. No entanto, cada camada adota modelos de confiança e modos de operação diferentes, e a estrutura geral, incluindo a camada de execução, existe de forma paralela. Como resultado, a combinação do staking de liquidez e da disponibilidade de dados em ativos nativos do Bitcoin fornece exemplos técnicos concretos de como o Bitcoin é utilizado como colateral e critério de validação. Essa estrutura permite explicar a separação entre a gestão de ativos e a validação de estado com base na segurança do Bitcoin, e revela claramente os papéis e limites de cada camada. Isso demonstra o estado técnico atual em que o Bitcoin está sendo utilizado como um ativo de referência em diversos sistemas, além de ser um ativo de função única. $BARD $LBTC $MEZO