Vamos a sumergirnos en la Prueba de Inferencia—un desarrollo bastante interesante en el espacio de la IA + cripto.
La idea principal aquí es sencilla: cada salida de IA viene acompañada de una prueba criptográfica de conocimiento cero. Piénsalo como una huella digital. Lo que esto realmente hace es crear una capa de verificación—cualquiera puede confirmar de manera independiente que el resultado provino realmente del modelo específico que pretendías, y que fue generado siguiendo los parámetros exactos que especificaste.
¿Por qué esto importa? Aborda un problema real en la credibilidad de la IA. En este momento, confías en las salidas de IA principalmente por fe. Con las pruebas ZK adjuntas, obtienes certeza criptográfica en su lugar. El cálculo del modelo se vuelve transparente y verificable, sin exponer el funcionamiento interno del modelo ni los datos de entrada.
Es un enfoque inteligente para resolver el problema de la "confianza en la IA" usando una verificación de nivel blockchain.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
23 me gusta
Recompensa
23
9
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
SerRugResistant
· 01-14 08:47
zk proof añade una identificación a AI, ya no hay que confiar ciegamente, esta jugada es realmente genial
Ver originalesResponder0
ser_we_are_early
· 01-14 08:07
zk proof añade una identificación a la IA, ahora por fin podremos dejar atrás esas operaciones de caja negra... aunque para usar realmente esta cosa habrá que esperar hasta el año del mono y el caballo.
Ver originalesResponder0
SignatureCollector
· 01-13 14:32
¿¡Cómo puede ser tan genial la combinación de zk proof + ai!? Finalmente alguien está trabajando en esto.
Ver originalesResponder0
gas_guzzler
· 01-11 10:58
La prueba zk para generar huellas digitales numéricas para la salida de AI... Suena bien, pero ¿cuán difícil sería implementarla en la práctica?
Ver originalesResponder0
RugDocDetective
· 01-11 10:51
Las pruebas zk ciertamente tienen imaginación, pero en realidad todo depende de si hay alguien que realmente las utilice en aplicaciones prácticas... Actualmente, todo está en la fase conceptual.
Ver originalesResponder0
FallingLeaf
· 01-11 10:46
zk proof para salida de IA... Suena bien, pero ¿realmente puede resolver el problema de confianza? Parece que todavía necesita tiempo para ser verificado.
Ver originalesResponder0
OnChainDetective
· 01-11 10:41
ngl esta cosa de las pruebas zk suena más limpia en papel de lo que realmente resuelve en la vida real... como sí, las capas de verificación son buenas, pero quién audita a los auditores lmao. He visto demasiados sistemas "sin confianza" que simplemente desplazaron el problema de la confianza a otro lado, la verdad.
Ver originalesResponder0
DegenGambler
· 01-11 10:36
El concepto de zk proof siempre ha parecido una forma de hacer marketing, pero esta vez realmente hay algo... Aunque, para ser honestos, ¿quién realmente verificará cada salida de AI?
Ver originalesResponder0
SelfCustodyBro
· 01-11 10:32
zk proof para añadir una identificación a la IA, ahora finalmente se puede verificar que los outputs son reales, ya no hay que confiar ciegamente.
Buenos días a todos
Vamos a sumergirnos en la Prueba de Inferencia—un desarrollo bastante interesante en el espacio de la IA + cripto.
La idea principal aquí es sencilla: cada salida de IA viene acompañada de una prueba criptográfica de conocimiento cero. Piénsalo como una huella digital. Lo que esto realmente hace es crear una capa de verificación—cualquiera puede confirmar de manera independiente que el resultado provino realmente del modelo específico que pretendías, y que fue generado siguiendo los parámetros exactos que especificaste.
¿Por qué esto importa? Aborda un problema real en la credibilidad de la IA. En este momento, confías en las salidas de IA principalmente por fe. Con las pruebas ZK adjuntas, obtienes certeza criptográfica en su lugar. El cálculo del modelo se vuelve transparente y verificable, sin exponer el funcionamiento interno del modelo ni los datos de entrada.
Es un enfoque inteligente para resolver el problema de la "confianza en la IA" usando una verificación de nivel blockchain.