Инновации в UX безгазовых платежей и интеллектуальной защиты активов в многосетевой среде @useTria , @rainbowdotme , @Rabby_io С распространением многосетевой среды процесс использования блокчейн-кошельков требует все больше выбора и суждений, что приводит к увеличению когнитивной нагрузки, которую пользователи должны нести. Разные сети требуют разные газовые токены и правила выполнения, и одно и то же действие может привести к совершенно разным результатам в зависимости от сети. В этой структуре пользователи, имея намерение просто передать активы или произвести платеж, должны самостоятельно управлять такими деталями на уровне протокола, как подготовка газовых сборов, выбор сети, проверка диапазона одобрения и интерпретация транзакций. Эта проблема может быть понята не как неудобство интерфейса, а как результат того, что структура многосетевого протокола открывает разрыв между намерениями пользователя и требованиями к выполнению. Система безгазовых платежей появилась как способ абстракции выполнения, чтобы сократить этот разрыв. Пользователь выражает только сумму платежа или желаемый результат, а система сама обрабатывает, какие активы используются в какой сети. В структуре Tria, когда пользователь подает намерение, субъекты выполнения, называемые PathFinder, конкурируют за предложение оптимального пути, а BestPath AVS координирует это, завершая выполнение в многосетевой среде. В этом процессе пользователю не нужно иметь газовые токены, и он не несет прямых затрат в случае неудачи транзакции. Вместо этого затраты на выполнение и риски неудачи поглощаются решателем, и расчеты проводятся без реконструкции единого ключа через распределенный способ подписи TSS. Этот подход упрощает пользовательский опыт, одновременно перемещая ответственность за выполнение к другим субъектам. Эта абстракция выполнения, предоставляя удобство, в то же время влечет за собой новые предпосылки доверия. Пользователю трудно непосредственно проверить, какой путь был выбран, почему был выбран конкретный решатель, и на каких основаниях обрабатываются частичные выполнения или задержки. Решатель не взимает явные газовые сборы, но может обеспечить ценность через спред в процессе установки ценового пути, и эти затраты не очевидны для пользователя. Таким образом, безгазовые платежи можно понять не как устранение затрат, а как изменение способа их выражения и субъекта, несущего бремя. Тем временем интеллектуальный UX защиты активов развивался в направлении помощи пользователям в предварительном понимании результатов действий, которые они одобряют. Кошелек Rabby выполняет симуляцию транзакции перед ее фактическим выполнением, показывая пользователю изменения баланса, диапазон одобрения и потенциальные сигналы риска. Эта симуляция обнаруживает известные вредоносные паттерны или аномальные запросы на одобрение с помощью эвристических методов и предоставляет контекстную информацию с учетом состояния многосетевого соединения. Пользователь может продолжить выполнение, даже после проверки предупреждений, что можно рассматривать как проектирование, стремящееся сохранить баланс между защитой и автономией. Однако защита на основе симуляции имеет явные ограничения. Газовая среда в момент выполнения, время блока, данные оораклов и зависимость состояния между сетями трудно полностью воспроизвести в симуляционной среде. Это может привести к тому, что атаки, активируемые только на этапе фактического выполнения, или цепные атаки в многосетевой среде могут быть упущены на этапе предварительного обнаружения. Подход Rabby основывается на этих ограничениях, предоставляя консервативные предупреждения, а не чрезмерный оптимизм, и оставляя окончательное решение за пользователем для управления рисками. Кошелек Rainbow предлагает потребительский UX, ориентированный на доступность и интуитивность, а не на эти функции защиты. Процесс просмотра и передачи активов организован просто, и значительная часть функций безопасности делегируется внешней инфраструктуре и сервисам. Это снижает барьеры для начинающих пользователей, но инструменты для детального управления одобрениями или долгосрочными рисками полномочий относительно ограничены. Три кошелька решают проблемы безгазовых платежей и защиты активов с разных позиций и демонстрируют явные различия в уровне абстракции и диапазоне контроля пользователя. В многосетевой среде управление одобрениями и полномочиями является долгосрочным рисковым фактором. Безсрочные одобрения или широкие полномочия остаются уязвимыми даже после завершения отдельных транзакций. Tria пытается сократить диапазон, ограничивая полномочия по единицам намерений, Rabby визуализирует историю одобрений и предоставляет инструменты для их отзыва, а Rainbow предлагает базовую видимость и образовательные руководства. Эти различия показывают, что UX защиты активов не является единственной функцией, а тесно связано с общей философией проектирования кошелька. Кроме того, функция интегрированного отображения многосетевого портфеля порождает новые проблемы. Из-за задержек RPC или реконструкции сетей информация о балансе может временно стать неточной, и пользователь может ошибочно интерпретировать это как фактическое состояние активов, принимая решения. Это является структурной проблемой, возникающей из напряженных отношений между предоставлением данных в реальном времени и окончательностью согласования, и является одной из характеристик, от которых многосетевой UX не может уклониться. Безгазовые платежи и абстракция выполнения также требуют внимания, поскольку они могут расширить диапазон воздействия, если атака успешна. Если решатель или платёжный мастер будут скомпрометированы, ущерб может быть не ограничен одной сетью, а атаки, манипулирующие ценовой информацией или путями выполнения, могут привести к последствиям для нескольких протоколов. Это ясно показывает, что абстракция не устраняет риски, а перераспределяет их. В этом контексте архитектура многосетевого кошелька должна быть организована так, чтобы слои выражения намерений, маршрутизации выполнения, симуляции рисков и пользовательского интерфейса имели четкие границы и роли. Проверяемость результатов выполнения, процедуры возврата и восстановления в случае неудачи, а также прозрачное объяснение структуры затрат являются ключевыми элементами для поддержания суверенитета пользователя над своими активами. В конечном итоге инновации в UX безгазовых платежей и интеллектуальной защиты активов в многосетевой среде можно понять не как устранение сложности, а как изменение способа ее управления. Пользователи больше не должны напрямую иметь дело со всеми деталями протокола, но вместо этого им необходимо четко осознавать, до какой степени система принимает решения за них и в каких аспектах требуется доверие. Поддержание баланса между простотой и контролем, удобством и прозрачностью остается ключевой задачей проектирования многосетевого UX.

Автоматизация проверки вывода машинного обучения с нулевым знанием в распределенной вычислительной сети @inference_labs , @OpenGradient , @nesaorg Проблема проверки правильности результатов вывода искусственного интеллекта в распределенной вычислительной сети имеет сложные ограничения, отличные от централизованной серверной среды. В структуре, где несколько участников запускают одну и ту же модель в различных аппаратных и программных средах, трудно заранее предположить надежность вычислительных результатов. В этом контексте машинное обучение с нулевым знанием появилось как технология, которая криптографически доказывает, что определенный ввод был обработан фиксированной моделью определенным образом, что привело к созданию определенного вывода. Этот метод считается подходящим средством для распределенной среды, поскольку он позволяет проверять законность выполнения, не раскрывая процесс вычисления. Однако вывод искусственного интеллекта по своей сути содержит элемент неопределенности. Из-за некоммутативности операций с плавающей запятой даже при одинаковых операциях могут возникать незначительные различия в результатах в зависимости от порядка вычислений или реализации аппаратного обеспечения, и в среде с параллельными вычислениями на GPU эти различия становятся более заметными. Распределенная сеть охватывает различные устройства, от потребительских GPU до специализированных ускорителей, поэтому накопление отклонений в вычислениях из-за различий в операционных системах, драйверах, структуре памяти и наборах команд происходит. Криптографическая проверка требует совпадения на уровне битов, поэтому такие экологические различия могут сразу привести к сбоям в проверке. Чтобы решить эту проблему, система zkML квантизирует операции с плавающей запятой в фиксированную точку и преобразует операции нейронной сети в арифметические схемы. Такие фреймворки, как JSTprove, EZKL и RISC Zero, представляют свертки, матричное умножение, функции активации и т. д. в виде набора ограничений, что делает процесс вывода проверяемым. Этот процесс резко увеличивает сложность схемы в зависимости от глубины и размера модели, а также нелинейно увеличивает время и объем памяти, необходимые для генерации доказательства. Согласно фактическим измерениям, доказательство zkML для всей модели требует в тысячи или даже десятки тысяч раз больше затрат, чем повторное вычисление того же вывода. Такая структура затрат является ключевым ограничением при проектировании автоматизированной проверки вывода в распределенной сети. Если стоимость генерации доказательства превышает стоимость сомнений в выводе, проверка теряет экономический смысл. В связи с этим реальные системы принимают стратегию выборочной проверки только ключевых операций или чувствительных частей вместо проверки всей модели. DSperse от Inference Labs разбивает модель на несколько срезов и схематизирует только те части, которые особенно важны для надежности, что значительно снижает использование памяти и стоимость доказательства. Этот метод не предоставляет полного доказательства для всех вычислений, но способствует обеспечению эффективности проверки по сравнению с затратами. Автоматизированный конвейер проверки строится на основе этой выборочной стратегии проверки. Конвейер JSTprove от Inference Labs преобразует модель в фиксированную точку, затем компилирует граф в формате ONNX в арифметическую схему и генерирует доказательства через систему доказательства на основе GKR. Сгенерированные доказательства проверяются в ончейн или оффчейн, и на самом деле в определенной распределенной сети периодически обрабатывается множество доказательств. OpenGradient разработал структуру параллельного выполнения под названием PIPE, которая позволяет одновременно обрабатывать множество запросов на вывод и выбирать один из zkML, доверенной вычислительной среды или выполнения без проверки для каждого запроса. Это позволяет регулировать стоимость проверки так, чтобы она не становилась прямым узким местом для создания блоков или общей пропускной способности. Nesa принимает подход, который сочетает автоматизацию проверки с защитой вычислений. Он использует структуру, в которой входные данные распределяются по нескольким узлам в зашифрованном виде, а вывод выполняется по зашифрованным фрагментам, после чего результаты агрегируются. В этом процессе выбор узлов и распределение ролей регулируются проверяемыми случайными числами и методами порогового шифрования, а процедуры, состоящие из этапов коммита и раскрытия, подавляют мошенничество. Этот метод обеспечивает не только целостность результатов вывода, но и конфиденциальность входных данных и параметров модели. Интеграция проверки на основе zkML в распределенную вычислительную сеть четко разделяет роли выполнения и проверки. Параллельная стратегия OpenGradient позволяет одновременно обрабатывать множество выводов, управляя процессом проверки отдельно, а уровень координации Nesa отвечает за распределение ролей и стимулов между узлами. Уровень доказательства Inference Labs отвечает за криптографическую проверку правильности выполнения вычислений. Таким образом, с разделением каждого уровня автоматизированная проверка реализуется не как единая технология, а как комбинация нескольких компонентов. Структура стимулов также является ключевым элементом автоматизации. Nesa побуждает узлы-участники действовать честно через структуру стейкинга и раскрытия коммитов, а Inference Labs распределяет вознаграждения на основе способности и точности генерации доказательств. Сервис на основе цифровых двойников от OpenGradient преобразует право доступа к проверенным результатам вывода в экономическую ценность. Эта структура разработана так, чтобы поддерживать определенный уровень доверия даже без центрального управляющего. Тем не менее, автоматизированная проверка вывода zkML имеет явные ограничения. Ассиметрия между стоимостью генерации неправильных результатов и стоимостью доказательства правильных результатов оставляет возможность для атак. Ошибки в процессе преобразования схемы, задержки в генерации доказательств, сговор между узлами и отклонения в вычислениях из-за аппаратных ошибок не могут быть полностью устранены с помощью современных технологий. Системы смягчают эти риски через репликацию выполнения, репутацию и экономические санкции, но не могут полностью их устранить. В заключение, автоматизация проверки вывода машинного обучения с нулевым знанием в распределенной вычислительной сети демонстрирует четкие технические достижения в попытке криптографически обеспечить надежность вычислений. В то же время она также выявляет структурные ограничения, такие как высокая стоимость доказательства, экологические ограничения и экономическая ассиметрия. Текущие подходы реализуют практическую автоматизацию, сочетая выборочные доказательства, параллельное выполнение, зашифрованные вычисления и проектирование стимулов, что оценивается как пример, который привел к реальной проверяемости вывода искусственного интеллекта в распределенной среде. $NESA