Сеть сверхбыстрой проверки доверия: технологическая структура для консенсуса в реальном времени @helios_layer1 , @inference_labs , @EspressoSys Сеть сверхбыстрой проверки доверия описывается как технологическая структура, в которой результаты вывода, созданные искусственным интеллектом, рассматриваются не просто как данные, а как объект консенсуса. Эта структура состоит из слоя проверки Inference Labs, который преобразует AI-вывод, выполняемый вне цепи, в проверяемое событие, слоя консенсуса на основе репутации блокчейна Helios, который отражает прошлую точность и надежность проверяющих в консенсусных полномочиях, и слоя последовательности Espresso, который определяет порядок событий с низкой задержкой и быстро их подтверждает. Эти три слоя выполняют разные роли, но работают в едином потоке, соединяя весь процесс от момента генерации AI-вывода до записи его в окончательное состояние на блокчейне. Inference Labs отвечает за преобразование процесса вывода AI в проверяемую форму. Эта система создает криптографические коммиты для весов модели и входных данных и сжимает фактический процесс выполнения вывода в доказательство с нулевым знанием, позволяя внешним проверяющим подтвердить законность результатов. Omron Marketplace управляет этими проверками и распространением доказательств, а фреймворк DSperse позволяет разбивать сложные модели на несколько частей для параллельного создания доказательств. Результаты вывода, созданные в этом процессе, структурируются не просто как выходные значения, а как проверяемые события, которые содержат информацию о том, какая модель и какие входные данные использовались, а также о том, что выполнение было правильным. Этот подход позволяет оценивать доверие к самой модели, целостность входных данных и точность процесса выполнения отдельно. Созданные таким образом проверяемые события передаются в блокчейн Helios для консенсуса. Helios использует структуру консенсуса на основе стейкинга и репутации, которая сочетает традиционный метод доказательства доли с элементами репутации. Влияние голосов проверяющих определяется не только размером их доли, но и такими факторами, как время работы на нескольких цепях, точность прошлых проверок, результаты внешней проверки данных и история слэшинга, что корректирует репутационный балл. Таким образом, проверяющие, которые многократно принимали правильные решения в прошлом, имеют большее влияние, но одновременно, если они одобрят неверный вывод, они понесут большие репутационные потери и экономические убытки. Эта структура формально действительна, но также служит механизмом для предотвращения повторного одобрения логически неверных AI-выводов. События вывода, проверенные проверяющими Helios, упорядочиваются и окончательно подтверждаются через Espresso. Espresso упорядочивает события, происходящие в нескольких системах, в согласованном порядке через структуру общего последовательного процессора и обеспечивает около 2 секунд подтверждаемости на основе консенсуса, устойчивого к византийским сбоям. В этом процессе события вывода с высокой срочностью могут обрабатываться в первую очередь, а несколько связанных событий обрабатываются пакетно для эффективного подтверждения. Кроме того, детерминированное упорядочение помогает уменьшить возможность искажений или манипуляций в потоке принятия решений AI. Окончательно подтвержденные результаты вывода записываются как часть состояния блокчейна и могут использоваться для выполнения последующих смарт-контрактов или взаимодействия с другими цепями. В целом, структура представляет собой непрерывный слой доверия, в котором AI-модель генерирует вывод вне цепи, Inference Labs преобразует его в проверяемое событие, репутационный консенсус Helios оценивает его точность, а Espresso быстро упорядочивает и подтверждает его. Эта сеть отличается от традиционного консенсуса блокчейна тем, что расширяет объект консенсуса не просто до состояния перехода, а до точности логического выполнения, одновременно обеспечивая проверяемость, которую централизованные AI-сервисы не могут предоставить, и реальное время, которое трудно обеспечить традиционным системам консенсуса. По этой причине сеть сверхбыстрой проверки доверия может быть охарактеризована как конкретный технологический пример, в котором результаты AI-вывода должны рассматриваться как проверяемые объекты консенсуса в средах, требующих немедленных оснований для принятия решений. $ESP