20 мая в Twitter-аккаунте Lagrange Network было объявлено о партнерстве с Billions Network для применения проверяемой технологии ИИ. В центре усилий находится интеграция библиотеки DeepProve zkML для прозрачности моделей. Эта разработка направлена на предоставление криптографического доказательства того, что действия ИИ соответствуют ожидаемому поведению. Сотрудничество сигнализирует о прогрессе в направлении более ответственных систем ИИ во многих цифровых областях. Читатели могут узнать, как нулевые доказательства помогают проверять выходные данные ИИ, не раскрывая детали модели. Это партнерство между двумя сетями является важным шагом в ответственной верификации ИИ. Инициатива приоритизирует ясность над сложностью в верификации решений, принимаемых на основе ИИ.
Billions Network использует DeepProve для безопасной верификации ИИ
Сеть Billions предоставляет цифровую инфраструктуру, связывающую человеческих пользователей и автономные агенты по всему миру. Она подчеркивает защиту конфиденциальности и усиливает проверки идентичности в рамках своей платформы. В рамках этого партнерства DeepProve присоединится к существующей AI-инфраструктуре. Этот шаг позволяет независимую верификацию действий, выполняемых AI-агентами в сети. Процесс обеспечивает точное соответствие результатов авторизованным правилам и протоколам моделей. Интеграция криптографического доказательства помогает поддерживать уверенность без раскрытия чувствительных данных или структуры модели. Этот случай использования подчеркивает практический сценарий для верифицируемого AI в реальных условиях.
Концепция верифицируемого вывода подтверждает, что выходные данные поступают из модели ИИ. Он проверяет рекомендации, прогнозы или решения без раскрытия внутренних деталей модели. Доказательства с нулевым разглашением предоставляют криптографический метод для проверки правильности вычислений в частном порядке. Такой подход гарантирует, что входные и выходные данные надежно соответствуют ожидаемому поведению модели. DeepProve использует эту технику для обеспечения конфиденциальности и целостности доказательств. Billions Network AI может подтвердить соответствие правилам, не делясь собственными алгоритмами или данными. Этот метод поддерживает подотчетность и укрепляет доверие к автоматизированным процессам принятия решений.
Роль верифицируемого ИИ в повышении прозрачности
Системы ИИ часто работают с ограниченной ясностью как для разработчиков, так и для конечных пользователей. Эта непрозрачность может привести к дезинформации, предвзятым результатам или рискам скрытой манипуляции. Аудит этих моделей является сложной задачей без раскрытия конфиденциальных данных или внутренних структур. Введение верифицируемого ИИ устраняет эти проблемы, предлагая доказательства правильного поведения. Библиотека DeepProve zkML легко интегрируется и повышает аудируемость без дополнительного раскрытия. Это решение добавляет уровень надзора, который не компрометирует конфиденциальность пользователей. Операторы платформы могут затем проверить, действительно ли действия ИИ следуют заранее определенным протоколам.
Современные системы ИИ поднимают вопросы о безопасности, контроле и соответствии человеческим ценностям. Многие модели функционируют как непрозрачные черные ящики, ограничивая видимость в процессы принятия решений. Эта непрозрачность может подорвать доверие и затруднить усилия по управлению рисками или предвзятостями. Верифицируемое выводление предоставляет частичное решение, подтверждая, что действия оставались в установленных пределах. DeepProve предлагает эту возможность, не раскрывая внутренние механизмы моделей. Такие механизмы доказательства могут уверить заинтересованных сторон в последовательном поведении ИИ с течением времени. Этот метод укрепляет уверенность, даже когда сложность модели остается по своей сути высокой.
DeepProve обеспечивает верификацию доказательств ИИ в реальном времени в больших масштабах
Компания Lagrange Network разработала DeepProve для создания эффективных доказательств в масштабе. Библиотека поддерживает распространенные типы нейронных сетей, такие как многослойные перцептроны и сверточные сети. Внутренние тесты показывают, что создание доказательств происходит до 158 раз быстрее, чем у ведущей альтернативы. Проверка может происходить в режиме реального времени или с минимальной задержкой для практических рабочих процессов. Такая скорость позволяет интегрировать проверки в частые операции искусственного интеллекта. Такие платформы, как Billions Network AI, могут непрерывно проверять выходные данные без заметного замедления. Быстрое криптографическое доказательство поддерживает динамические среды с высокими требованиями к верификации.
Как DeepProve обеспечивает аудируемые взаимодействия ИИ?
Сеть Billions нацелена на создание экономики доверия на основе проверенных идентичностей и действий. Обычные сигналы доверия, такие как возраст счета или метрики взаимодействия, не имеют надежных методов верификации. Интеграция библиотеки DeepProve zkML добавляет измеримые доказательства вычислений на основе ИИ. Этот стандарт позволяет платформе основывать доверие на проверенных алгоритмических действиях. Сети Lagrange и Billions таким образом обеспечивают готовые к аудиту взаимодействия внутри экосистемы. Пользователи и регуляторы могут ссылаться на записи доказательств для проверки соответствия ИИ правилам. Это сотрудничество иллюстрирует практические шаги к надежному ИИ в различных цифровых секторах.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Lagrange и Billions Network партнеры по запуску приложения DeepProve AI
20 мая в Twitter-аккаунте Lagrange Network было объявлено о партнерстве с Billions Network для применения проверяемой технологии ИИ. В центре усилий находится интеграция библиотеки DeepProve zkML для прозрачности моделей. Эта разработка направлена на предоставление криптографического доказательства того, что действия ИИ соответствуют ожидаемому поведению. Сотрудничество сигнализирует о прогрессе в направлении более ответственных систем ИИ во многих цифровых областях. Читатели могут узнать, как нулевые доказательства помогают проверять выходные данные ИИ, не раскрывая детали модели. Это партнерство между двумя сетями является важным шагом в ответственной верификации ИИ. Инициатива приоритизирует ясность над сложностью в верификации решений, принимаемых на основе ИИ.
Billions Network использует DeepProve для безопасной верификации ИИ
Сеть Billions предоставляет цифровую инфраструктуру, связывающую человеческих пользователей и автономные агенты по всему миру. Она подчеркивает защиту конфиденциальности и усиливает проверки идентичности в рамках своей платформы. В рамках этого партнерства DeepProve присоединится к существующей AI-инфраструктуре. Этот шаг позволяет независимую верификацию действий, выполняемых AI-агентами в сети. Процесс обеспечивает точное соответствие результатов авторизованным правилам и протоколам моделей. Интеграция криптографического доказательства помогает поддерживать уверенность без раскрытия чувствительных данных или структуры модели. Этот случай использования подчеркивает практический сценарий для верифицируемого AI в реальных условиях.
Концепция верифицируемого вывода подтверждает, что выходные данные поступают из модели ИИ. Он проверяет рекомендации, прогнозы или решения без раскрытия внутренних деталей модели. Доказательства с нулевым разглашением предоставляют криптографический метод для проверки правильности вычислений в частном порядке. Такой подход гарантирует, что входные и выходные данные надежно соответствуют ожидаемому поведению модели. DeepProve использует эту технику для обеспечения конфиденциальности и целостности доказательств. Billions Network AI может подтвердить соответствие правилам, не делясь собственными алгоритмами или данными. Этот метод поддерживает подотчетность и укрепляет доверие к автоматизированным процессам принятия решений.
Роль верифицируемого ИИ в повышении прозрачности
Системы ИИ часто работают с ограниченной ясностью как для разработчиков, так и для конечных пользователей. Эта непрозрачность может привести к дезинформации, предвзятым результатам или рискам скрытой манипуляции. Аудит этих моделей является сложной задачей без раскрытия конфиденциальных данных или внутренних структур. Введение верифицируемого ИИ устраняет эти проблемы, предлагая доказательства правильного поведения. Библиотека DeepProve zkML легко интегрируется и повышает аудируемость без дополнительного раскрытия. Это решение добавляет уровень надзора, который не компрометирует конфиденциальность пользователей. Операторы платформы могут затем проверить, действительно ли действия ИИ следуют заранее определенным протоколам.
Современные системы ИИ поднимают вопросы о безопасности, контроле и соответствии человеческим ценностям. Многие модели функционируют как непрозрачные черные ящики, ограничивая видимость в процессы принятия решений. Эта непрозрачность может подорвать доверие и затруднить усилия по управлению рисками или предвзятостями. Верифицируемое выводление предоставляет частичное решение, подтверждая, что действия оставались в установленных пределах. DeepProve предлагает эту возможность, не раскрывая внутренние механизмы моделей. Такие механизмы доказательства могут уверить заинтересованных сторон в последовательном поведении ИИ с течением времени. Этот метод укрепляет уверенность, даже когда сложность модели остается по своей сути высокой.
DeepProve обеспечивает верификацию доказательств ИИ в реальном времени в больших масштабах
Компания Lagrange Network разработала DeepProve для создания эффективных доказательств в масштабе. Библиотека поддерживает распространенные типы нейронных сетей, такие как многослойные перцептроны и сверточные сети. Внутренние тесты показывают, что создание доказательств происходит до 158 раз быстрее, чем у ведущей альтернативы. Проверка может происходить в режиме реального времени или с минимальной задержкой для практических рабочих процессов. Такая скорость позволяет интегрировать проверки в частые операции искусственного интеллекта. Такие платформы, как Billions Network AI, могут непрерывно проверять выходные данные без заметного замедления. Быстрое криптографическое доказательство поддерживает динамические среды с высокими требованиями к верификации.
Как DeepProve обеспечивает аудируемые взаимодействия ИИ?
Сеть Billions нацелена на создание экономики доверия на основе проверенных идентичностей и действий. Обычные сигналы доверия, такие как возраст счета или метрики взаимодействия, не имеют надежных методов верификации. Интеграция библиотеки DeepProve zkML добавляет измеримые доказательства вычислений на основе ИИ. Этот стандарт позволяет платформе основывать доверие на проверенных алгоритмических действиях. Сети Lagrange и Billions таким образом обеспечивают готовые к аудиту взаимодействия внутри экосистемы. Пользователи и регуляторы могут ссылаться на записи доказательств для проверки соответствия ИИ правилам. Это сотрудничество иллюстрирует практические шаги к надежному ИИ в различных цифровых секторах.