Thay thế mô hình trong các API LLM là một vấn đề đã được tài liệu hóa. Nghiên cứu: "Bạn có nhận được những gì bạn đã trả tiền không? Kiểm toán việc thay thế mô hình trong các API LLM" Phát hiện: Các nhà cung cấp có động lực tài chính để âm thầm thay thế các mô hình đắt tiền bằng những mô hình rẻ hơn. Người dùng không có cách nào để xác minh những gì thực sự đang chạy. Brave vừa giải quyết vấn đề này với AI có thể xác minh bằng mật mã. Cách thực hiện: @brave Leo hiện đang sử dụng @near_ai @nvidia Môi trường Thực thi Đáng tin cậy để đảm bảo quyền riêng tư có thể chứng minh và tính minh bạch của mô hình. Đây là những đảm bảo mật mã được thực thi bằng phần cứng. KIẾN TRÚC: Các GPU Nvidia hỗ trợ TEE tạo ra các khu vực an toàn được cách ly bằng phần cứng với việc mã hóa hoàn toàn dữ liệu và mã trong quá trình suy diễn. Các báo cáo chứng thực mật mã chứa các băm mô hình và băm mã thực thi. Chứng thực từ xa xác minh TEE Nvidia chính hãng đang chạy mã nguồn mở không bị sửa đổi. CÁC ĐẢM BẢO: - Bảo mật: Ngay cả khi hệ điều hành bị xâm phạm hoàn toàn cũng không thể truy cập bộ nhớ TEE (cách ly phần cứng) - Tính toàn vẹn: Bằng chứng mật mã về mô hình và mã chính xác đang thực thi - Có thể xác minh: Chuỗi mã nguồn mở từ mã đến chứng thực phần cứng CHUỖI XÁC MINH: Người dùng chọn mô hình → @brave xác thực chứng thực mật mã @near_ai → xác nhận phần cứng TEE @nvidia → chứng minh DeepSeek V3.1 đang chạy không bị sửa đổi → huy hiệu xanh ✅ được hiển thị Điều này loại bỏ ba vấn đề quan trọng: (1) Rửa riêng tư: Toán học thay cho tiếp thị. Bằng chứng mật mã thay thế các chính sách quyền riêng tư. (2) Thay thế mô hình: Bằng chứng được thực thi bằng phần cứng rằng bạn đang nhận được mô hình mà bạn đã chọn/trả tiền. (3) Yêu cầu tin cậy: Các đảm bảo phần cứng thay thế các thỏa thuận pháp lý. SO SÁNH VỚI ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY RIÊNG CỦA APPLE: Cách tiếp cận TEE tương tự, triết lý khác:...