Automatisering av nollkunskapsverifiering av maskininlärningsinferens i decentraliserade datornätverk @inference_labs, @OpenGradient, @nesaorg Problemet att verifiera att resultat av artificiell intelligens är korrekt beräknade i ett distribuerat datornätverk har komplexa begränsningar som skiljer sig från en central servermiljö. Detta beror på att i en struktur där flera deltagare kör samma modell i olika hårdvaru- och mjukvarumiljöer är det svårt att anta tillförlitligheten i beräkningsresultaten i förväg. I detta sammanhang har nollkunskapsmaskininlärning framträtt som en teknik som kryptografiskt bevisar att ett specifikt resultat genererats genom att bearbeta en specifik indata på ett fast sätt via en fast modell. Denna metod utvärderas som ett lämpligt sätt för en distribuerad miljö eftersom den kan verifiera exekveringslegitimiteten utan att avslöja beräkningsprocessen för omvärlden. Dock är artificiell intelligens i sig obestämt. På grund av den okopplade naturen hos flyttalsoperationer har även samma operation subtila skillnader i resultat beroende på beräkningsordning eller hårdvaruimplementation, och denna skillnad är ännu mer uttalad i GPU-miljöer som använder parallella operationer. Distribuerade nätverk omfattar ett brett utbud av utrustning, från konsument-GPU:er till specialiserade acceleratorer, vilket resulterar i beräkningsavvikelser på grund av skillnader i operativsystem, drivrutiner, minnesstrukturer och instruktionsuppsättningar. Eftersom kryptografisk verifiering kräver bitvisa avtal kan dessa miljöskillnader leda till verifieringsfel. För att lösa detta problem kvantiserar zkML-systemet flyttalsoperationer till fixpunkt och omvandlar neurala nätverksoperationer till aritmetiska kretsar. Ramverk som JSTprove, EZKL och RISC Zero representerar konvolutioner, matrismultiplikationer och aktiveringsfunktioner som uppsättningar av begränsningar, vilket gör inferensprocessen bevisbar. Denna process ökar snabbt med modellens djup och storlek, och tiden och minnesanvändningen som krävs för att generera bevis ökar också icke-linjärt. Faktiska mätningar visar att zkML-bevis för hela modellen kräver tusentals till tiotusentals gånger högre kostnader än att räkna om samma inferens. Denna kostnadsstruktur är en nyckelbegränsning vid design av automatiserad inferensverifiering på ett distribuerat nätverk. Om kostnaden för att generera ett bevis är större än att tvivla på slutsatsresultatet förlorar verifieringen sin ekonomiska betydelse. Som ett resultat antar verkliga system en strategi där man selektivt verifierar endast nyckeloperationer eller känsliga delar istället för att bevisa hela modellen. Inference Labs DSperse minskar avsevärt minnesanvändningen och beviskostnaderna genom att dela upp modellen i flera skivor och kretsar och endast bevisa de delar där tillförlitlighet är särskilt viktig. Denna metod ger inte fullständig bevisning av hela beräkningen, men bidrar till att säkerställa verifieringseffektivitet jämfört med kostnaden. Den automatiserade verifieringspipelinen bygger på denna valfria verifieringsstrategi. Inference Labs JSTprove-pipeline konverterar modellen till en fixpunkt, kompilerar ONNX-formatets graf till en aritmetisk krets och genererar bevis via ett GKR-baserat bevissystem. De genererade bevisen verifieras on-chain eller off-chain, och i verkligheten bearbetas ett stort antal bevis periodiskt på ett specifikt decentraliserat nätverk. OpenGradient är utformat för att behandla flera inferensförfrågningar samtidigt via en parallell exekveringsstruktur kallad PIPE, och varje förfrågan kan välja mellan zkML, betrodd exekveringsmiljö eller overifierad exekvering. Detta justerar valideringskostnaderna så att de inte blir en direkt flaskhals för blockgenerering eller total genomströmning. NESA använder ett tillvägagångssätt som kombinerar valideringsautomatisering med beräkningsskydd. Den använder en struktur som distribuerar indata över flera noder medan den är krypterad, utför inferenser i krypterade fragment och aggregerar sedan resultaten. I denna process samordnas nodval och rollfördelning genom verifierbara slumpmässiga nummer och kritisk kryptografi, och fusk avskräcks genom en process av committ- och disclosure-steg. Denna metod säkerställer inte bara integriteten i inferensresultaten, utan även konfidentialiteten för indata och modellparametrar. Integrationen av zkML-baserad verifiering i decentraliserade datanätverk klargör rolluppdelningen mellan exekvering och verifiering. OpenGradients parallelliseringsstrategi tillåter att flera inferenser behandlas samtidigt samtidigt som valideringsprocessen hanteras separat, medan NESAs samordningslager ansvarar för att fördela roller och stimulera mellan noder. Inference Labs bevislager ansvarar för att kryptografiskt verifiera att de faktiska beräkningarna utfördes korrekt. När varje lager separeras implementeras automatiserad verifiering genom en kombination av flera komponenter istället för en enda teknik. Incitamentsstrukturen är också en nyckelkomponent i automatiseringen. Nesa uppmuntrar deltagande noder att agera ärligt genom en staking och commit disclosure-struktur, medan Inference Labs delar ut belöningar baserat på bevisgenereringsförmåga och noggrannhet. OpenGradients digitala tvillingbaserade tjänster omvandlar rätten till tillgång till verifierade inferensresultat till ekonomiskt värde. Dessa strukturer är utformade för att upprätthålla en viss nivå av förtroende även utan en central administratör. Trots detta har automatiserad zkML-inferensverifiering tydliga begränsningar. Asymmetrin mellan kostnaden för att generera ett felaktigt resultat och kostnaden för att bevisa ett korrekt resultat lämnar en möjlighet till en attack. Fel i kretskonverteringsprocessen, förseningar i bevisgenerering, samverkan mellan noder och beräkningsavvikelser på grund av hårdvarufel kan inte helt elimineras med dagens teknik. System minskar dessa risker genom replikationspraxis, rykte och ekonomiska sanktioner, men de eliminerar dem inte fundamentalt. Tillsammans visar zero-knowledge maskininlärning, inferens och verifieringsautomation i decentraliserade datornätverk tydliga tekniska framsteg i ett försök att kryptografiskt säkra tillförlitligheten i beräkningar. Samtidigt avslöjar den de strukturella begränsningarna av höga beviskostnader, miljömässiga begränsningar och ekonomisk asymmetri. Den nuvarande metoden implementerar praktisk automation genom att kombinera selektiva bevis, parallell exekvering, krypterad beräkning och incitamentsdesign, vilket anses vara ett exempel på att föra verifierbarheten av artificiell intelligens till ett realistiskt register i en distribuerad miljö. $NESA