Замена моделей в API LLM является задокументированной проблемой. Исследование: "Получаете ли вы то, за что платите? Аудит замены моделей в API LLM" Вывод: У поставщиков есть финансовые стимулы тихо заменять дорогие модели на более дешевые. У пользователей нет способа проверить, что на самом деле работает. Brave только что решил эту проблему с помощью криптографически проверяемого ИИ. Реализация: @brave Leo теперь использует @near_ai @nvidia Доверенные Исполнительные Среды для доказуемой конфиденциальности и прозрачности моделей. Это аппаратные криптографические гарантии. АРХИТЕКТУРА: TEE-совместимые графические процессоры Nvidia создают аппаратно изолированные безопасные окружения с полной шифровкой данных и кода во время вывода. Криптографические отчеты о аттестации содержат хэши моделей и хэши кода выполнения. Удаленная аттестация проверяет подлинность TEE Nvidia, работающего с неизмененным открытым исходным кодом. ГАРАНТИИ: - Конфиденциальность: Даже полностью скомпрометированная ОС не может получить доступ к памяти TEE (аппаратная изоляция) - Целостность: Криптографическое доказательство точной модели и кода, выполняемого - Проверяемость: Открытая цепочка от кода до аппаратной аттестации ЦЕПОЧКА ПРОВЕРКИ: Пользователь выбирает модель → @brave проверяет криптографическую аттестацию @near_ai → подтверждает аппаратное обеспечение TEE @nvidia → доказывает, что DeepSeek V3.1 работает без изменений → отображается зеленая ✅ значок Это устраняет три критические проблемы: (1) Приватность-мытье: Математика против маркетинга. Криптографические доказательства заменяют политики конфиденциальности. (2) Замена моделей: Аппаратное доказательство того, что вы получаете модель, которую выбрали/за которую заплатили. (3) Требования к доверию: Аппаратные гарантии заменяют юридические соглашения. СРАВНЕНИЕ С APPLE PRIVATE CLOUD COMPUTE: Похожий подход TEE, но другая философия:...