@lagrangedev оголосив про DeepProve, проривну бібліотеку zkML (нульового знання машинного навчання), створену для того, щоб зробити ШІ перевіряємим, масштабованим та надійним. У світі, що поспішає до штучного надінтелекту, DeepProve обіцяє забезпечити, щоб системи ШІ діяли відповідно до людських намірів, шляхом надання криптографічних доказів для виходів машинного навчання.
Сьогоднішні моделі ШІ працюють як чорні ящики. Хоча вони надають результати, користувачі та навіть розробники часто не можуть зрозуміти, як ці висновки були досягнуті. Ця непрозорість створює ризики: від глибоких фейків і упереджених алгоритмів до потенційного зловживання у медичному обслуговуванні, фінансах або навіть обороні. Експерти попереджають, що неконтрольований ШІ може переслідувати свої власні цілі—іноді обманним шляхом—представляючи екзистенційні загрози для людства.
DeepProve вирішує цю проблему, поєднуючи нульові свідчення з машинним навчанням. Розробники тепер можуть довести, що:
Використовувалася правильна модель.
Результати висновків є дійсними.
Це усуває сліпу довіру, замінюючи її криптографічною певністю.
Продуктивність є ще одним стрибком вперед. DeepProve у 54–158 разів швидший за поточні бібліотеки zkML, такі як EZKL, у генерації доказів, і до 671 разу швидший у їх перевірці—зводячи валідацію до менш ніж секунди. Це робить практичним реальний, масштабований розгортання перевіряємого ШІ.
Застосування широкі: від доказових AI-рис для NFT та безпечного колективного навчання до інтеграцій смарт-контрактів та інференцій, що зберігають конфіденційність. Забезпечуючи можливість перевірки міркувань AI, DeepProve закладає основу для безпечних, децентралізованих та прозорих AI-систем, які залишаються під контролем людини.
Оскільки ШІ просувається до суперінтелекту, Лагранж позиціонує DeepProve не лише як продукт, а як засіб захисту майбутнього людства — спосіб замінити сліпу довіру на перевірну правду.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepProve: Lagrange представляє zkML для контролю за ШІ
@lagrangedev оголосив про DeepProve, проривну бібліотеку zkML (нульового знання машинного навчання), створену для того, щоб зробити ШІ перевіряємим, масштабованим та надійним. У світі, що поспішає до штучного надінтелекту, DeepProve обіцяє забезпечити, щоб системи ШІ діяли відповідно до людських намірів, шляхом надання криптографічних доказів для виходів машинного навчання.
Сьогоднішні моделі ШІ працюють як чорні ящики. Хоча вони надають результати, користувачі та навіть розробники часто не можуть зрозуміти, як ці висновки були досягнуті. Ця непрозорість створює ризики: від глибоких фейків і упереджених алгоритмів до потенційного зловживання у медичному обслуговуванні, фінансах або навіть обороні. Експерти попереджають, що неконтрольований ШІ може переслідувати свої власні цілі—іноді обманним шляхом—представляючи екзистенційні загрози для людства.
DeepProve вирішує цю проблему, поєднуючи нульові свідчення з машинним навчанням. Розробники тепер можуть довести, що:
Продуктивність є ще одним стрибком вперед. DeepProve у 54–158 разів швидший за поточні бібліотеки zkML, такі як EZKL, у генерації доказів, і до 671 разу швидший у їх перевірці—зводячи валідацію до менш ніж секунди. Це робить практичним реальний, масштабований розгортання перевіряємого ШІ.
Застосування широкі: від доказових AI-рис для NFT та безпечного колективного навчання до інтеграцій смарт-контрактів та інференцій, що зберігають конфіденційність. Забезпечуючи можливість перевірки міркувань AI, DeepProve закладає основу для безпечних, децентралізованих та прозорих AI-систем, які залишаються під контролем людини.
Оскільки ШІ просувається до суперінтелекту, Лагранж позиціонує DeepProve не лише як продукт, а як засіб захисту майбутнього людства — спосіб замінити сліпу довіру на перевірну правду.