Ultra-Fast Trust Verification Network: Teknisk struktur för konsensus om inferens i realtid @helios_layer1, @inference_labs, @EspressoSys Det ultrasnabba förtroendeverifieringsnätverket beskrivs som en teknisk struktur som behandlar inferensresultat genererade av artificiell intelligens som konsensusobjekt snarare än enkla data. Denna struktur består av en kombination av Inference Labs valideringslager, som omvandlar AI-inferenser utförda utanför kedjan till verifierbara händelser, det ryktsbaserade konsensuslagret i Helios-blockkedjan, som speglar validerarnas historiska noggrannhet och förtroende för konsensusauktoritet, samt Espresso-sekvenseringslagret, som sekvenserar och snabbt slutför händelser med låg latens. Dessa tre lager, trots olika roller, fungerar i ett kontinuerligt flöde som kopplar samman hela processen från det ögonblick AI-inferensresultaten genereras till det att de registreras i ett bestämt tillstånd på blockkedjan. Inference Labs ansvarar för att omvandla inferensprocessen för AI-modeller till en verifierbar form. Systemet genererar modellvikter och kryptografiska commits för indata, och kondenserar själva inferensexekveringsprocessen till nollkunskapsbevis, vilket gör det möjligt för externa verifierare att verifiera resultatens legitimitet. Omron-marknadsplatsen hanterar dessa verifieringsoperationer och distributionen av bevis, medan DSperse-ramverket tillåter att komplexa modeller delas upp i delar för att generera bevis parallellt. De inferensresultat som genereras i denna process är inte bara utdata, utan struktureras som verifieringshändelser som innehåller att en viss modell och en indata användes och att exekveringen utfördes korrekt. Denna metod är unik eftersom den möjliggör utvärdering av modellens tillförlitlighet, indatans integritet och exekveringsprocessens noggrannhet. Verifieringseventet som skapas på detta sätt levereras till Helios-blockkedjan och är föremål för konsensus. Helios använder en interchain stake- och reputationskonsensusstruktur som kombinerar rykteelement med traditionella proof-of-stake-metoder. Validerarnas röstningsinflytande bestäms inte bara av storleken på deras innehav, utan justeras av deras ryktepoäng, vilka speglar faktorer som drifttid över flera kedjor, historisk verifieringsnoggrannhet, extern dataverifiering och slashing-historik. Som ett resultat har validerare som upprepade gånger gjort korrekta bedömningar tidigare större inflytande, men samtidigt kommer de att drabbas av större rykteförluster och ekonomiska nackdelar om de godkänner felaktigt resonemang. Denna struktur fungerar som ett verktyg för att begränsa situationer där formellt giltig men logiskt felaktig AI-resonemang upprepade gånger godkänns. De inferenshändelser som Helios-validatorer har verifierat beställs och slutförs via Espresso. Espresso ordnar händelser som sker över flera system i en konsekvent ordning genom en delad sekvenseringsstruktur, vilket ger en säkerhetsnivå på cirka 2 sekunder baserat på bysantinsk feltoleranskonsensus. I denna process kan inferenshändelser med hög brådska bearbetas först, och flera relaterade händelser bearbetas i buntar och bekräftas effektivt. Det spelar också en roll i att minska risken för ordningsförvrängning eller manipulation som kan uppstå i AI:s beslutsprocess genom deterministisk ordning. Dessa bekräftade inferensresultat registreras som en del av blockkedjans tillstånd och kan användas för efterföljande smart kontraktsexekvering eller interaktion med andra kedjor. Genom att sätta ihop hela flödet genererar AI-modellen inferenser utanför kedjan, Inference Labs gör det till en verifierbar händelse, Helios ryktebaserade konsensus utvärderar dess noggrannhet, och Espresso sekvenserar snabbt och slutför det, vilket skapar ett kontinuerligt lager av förtroende. Detta nätverk skiljer sig från traditionell blockkedjekonsensus genom att det utvidgar konsensusobjektet till noggrannheten i logikexekvering snarare än enkel tillståndsövergång, och beskrivs som en teknisk struktur som samtidigt uppfyller verifierbarheten som centraliserade AI-tjänster inte kan erbjuda och den realtidsnivå som traditionella konsensussystem inte kan erbjuda. Av denna anledning kan det ultrasnabba förtroendeverifieringsnätverket sammanfattas som ett specifikt tekniskt fall för att behandla resultaten som verifierbara konsensusobjekt i en miljö där AI-inferens bör användas som en omedelbar grund för bedömning. $ESP