20 травня Twitter-акаунт Lagrange Network оголосив про партнерство з Billions Network для впровадження верифікувальної AI технології. Центральним елементом цієї роботи є інтеграція бібліотеки DeepProve zkML для прозорості моделей. Цей розвиток має на меті забезпечити криптографічне підтвердження того, що дії AI відповідають очікуваній поведінці. Співпраця сигналізує про прогрес у напрямку більш відповідальних систем AI в багатьох цифрових сферах. Читачі можуть дізнатися, як нульові докази допомагають перевірити результати AI без розкриття деталей моделі. Це партнерство між двома мережами є важливим кроком у відповідальній верифікації AI. Ініціатива надає пріоритет ясності над складністю у верифікації рішень, керованих AI.
Billions Network використовує DeepProve для безпечної верифікації AI
Billions Network надає цифрову структуру, що з'єднує людських користувачів та автономних агентів по всьому світу. Він підкреслює захист конфіденційності та зміцнює перевірки особистості в межах своєї платформної середовища. У рамках цього партнерства DeepProve приєднається до існуючої AI структури. Цей крок дозволяє незалежну верифікацію дій, виконаних AI агентами в мережі. Процес забезпечує точність виходів відповідно до авторизованих правил та протоколів моделі. Інтеграція криптографічного доказу допомагає підтримувати довіру без розкриття чутливих даних або структури моделі. Цей випадок використання підкреслює практичний сценарій для верифікованого AI у реальних умовах.
Концепція перевірної інференції підтверджує, що результати походять від моделі ШІ. Вона перевіряє рекомендації, прогнози або рішення, не розкриваючи внутрішні деталі моделі. Докази з нульовим знанням забезпечують криптографічний метод для перевірки правильності обчислень приватно. Цей підхід підтверджує, що вхідні та вихідні дані відповідають очікуваній поведінці моделі безпечно. DeepProve використовує цю техніку, щоб забезпечити конфіденційність і цілісність доказів. Billions Network AI може підтвердити відповідність правилам, не ділячись власними алгоритмами або даними. Цей метод підтримує відповідальність і будує довіру до автоматизованих процесів прийняття рішень.
Роль верифікованого ШІ у підвищенні прозорості
Системи штучного інтелекту часто працюють з обмеженою ясністю як для розробників, так і для кінцевих користувачів. Ця непрозорість може призвести до дезінформації, упереджених результатів або ризиків прихованих маніпуляцій. Аудит цих моделей є складним завданням без виявлення конфіденційних даних або внутрішніх структур. Впровадження перевіреного штучного інтелекту вирішує ці проблеми, пропонуючи докази правильної поведінки. Бібліотека DeepProve zkML легко інтегрується та покращує можливість аудиту без додаткового доступу. Це рішення додає рівень нагляду, який не ставить під загрозу конфіденційність користувачів. Потім оператори платформи можуть перевірити, чи справді дії ШІ відповідають заздалегідь визначеним протоколам.
Передові системи штучного інтелекту порушують питання безпеки, контролю та відповідності людським цінностям. Багато моделей працюють як непрозорі чорні ящики, що обмежує видимість процесів прийняття рішень. Ця непрозорість може підірвати довіру та перешкоджати зусиллям з управління ризиками чи упередженнями. Висновок, який можна перевірити, забезпечує часткове виправлення, підтверджуючи, що дії залишалися в межах встановлених меж. DeepProve пропонує цю можливість, не розкриваючи внутрішню роботу моделей. Такі механізми доведення можуть гарантувати зацікавленим сторонам послідовну поведінку ШІ протягом тривалого часу. Цей метод зміцнює впевненість навіть тоді, коли складність моделі залишається за своєю суттю високою.
DeepProve дозволяє валідацію доказів AI в реальному часі в масштабах
Lagrange Network розробила DeepProve для створення ефективних доказів у масштабі. Бібліотека підтримує поширені типи нейронних мереж, такі як багатошарові персептрони та згорткові мережі. Внутрішні тести показують, що створення доказів відбувається в 158 разів швидше, ніж у провідної альтернативи. Перевірка може відбуватися в режимі реального часу або з мінімальною затримкою для практичних робочих процесів. Така швидкість дає змогу інтегрувати перевірку доказів у часті операції зі штучним інтелектом. Такі платформи, як Billions Network AI, можуть безперервно перевіряти результати без помітних уповільнень. Швидкий криптографічний доказ підтримує динамічні середовища з високими вимогами до верифікації.
Як DeepProve забезпечує аудиторські взаємодії штучного інтелекту?
Billions Network прагне побудувати економіку довіри, засновану на перевірених особистостях і діях. Звичайні сигнали довіри, такі як вік облікового запису або показники залученості, не мають надійних методів верифікації. Інтеграція бібліотеки DeepProve zkML додає вимірюваний доказ обчислень на основі штучного інтелекту. Цей стандарт дозволяє платформі базувати довіру на перевірених алгоритмічних діях. Таким чином, Lagrange Network і Billions Network забезпечують взаємодію в екосистемі, готову до аудиту. Користувачі та регулюючі органи можуть посилатися на доказові записи, щоб перевірити дотримання ШІ правил. Ця співпраця ілюструє практичні кроки на шляху до надійного штучного інтелекту в багатьох цифрових секторах.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Lagrange та Billions Network партнерують для запуску DeepProve AI додатку
20 травня Twitter-акаунт Lagrange Network оголосив про партнерство з Billions Network для впровадження верифікувальної AI технології. Центральним елементом цієї роботи є інтеграція бібліотеки DeepProve zkML для прозорості моделей. Цей розвиток має на меті забезпечити криптографічне підтвердження того, що дії AI відповідають очікуваній поведінці. Співпраця сигналізує про прогрес у напрямку більш відповідальних систем AI в багатьох цифрових сферах. Читачі можуть дізнатися, як нульові докази допомагають перевірити результати AI без розкриття деталей моделі. Це партнерство між двома мережами є важливим кроком у відповідальній верифікації AI. Ініціатива надає пріоритет ясності над складністю у верифікації рішень, керованих AI.
Billions Network використовує DeepProve для безпечної верифікації AI
Billions Network надає цифрову структуру, що з'єднує людських користувачів та автономних агентів по всьому світу. Він підкреслює захист конфіденційності та зміцнює перевірки особистості в межах своєї платформної середовища. У рамках цього партнерства DeepProve приєднається до існуючої AI структури. Цей крок дозволяє незалежну верифікацію дій, виконаних AI агентами в мережі. Процес забезпечує точність виходів відповідно до авторизованих правил та протоколів моделі. Інтеграція криптографічного доказу допомагає підтримувати довіру без розкриття чутливих даних або структури моделі. Цей випадок використання підкреслює практичний сценарій для верифікованого AI у реальних умовах.
Концепція перевірної інференції підтверджує, що результати походять від моделі ШІ. Вона перевіряє рекомендації, прогнози або рішення, не розкриваючи внутрішні деталі моделі. Докази з нульовим знанням забезпечують криптографічний метод для перевірки правильності обчислень приватно. Цей підхід підтверджує, що вхідні та вихідні дані відповідають очікуваній поведінці моделі безпечно. DeepProve використовує цю техніку, щоб забезпечити конфіденційність і цілісність доказів. Billions Network AI може підтвердити відповідність правилам, не ділячись власними алгоритмами або даними. Цей метод підтримує відповідальність і будує довіру до автоматизованих процесів прийняття рішень.
Роль верифікованого ШІ у підвищенні прозорості
Системи штучного інтелекту часто працюють з обмеженою ясністю як для розробників, так і для кінцевих користувачів. Ця непрозорість може призвести до дезінформації, упереджених результатів або ризиків прихованих маніпуляцій. Аудит цих моделей є складним завданням без виявлення конфіденційних даних або внутрішніх структур. Впровадження перевіреного штучного інтелекту вирішує ці проблеми, пропонуючи докази правильної поведінки. Бібліотека DeepProve zkML легко інтегрується та покращує можливість аудиту без додаткового доступу. Це рішення додає рівень нагляду, який не ставить під загрозу конфіденційність користувачів. Потім оператори платформи можуть перевірити, чи справді дії ШІ відповідають заздалегідь визначеним протоколам.
Передові системи штучного інтелекту порушують питання безпеки, контролю та відповідності людським цінностям. Багато моделей працюють як непрозорі чорні ящики, що обмежує видимість процесів прийняття рішень. Ця непрозорість може підірвати довіру та перешкоджати зусиллям з управління ризиками чи упередженнями. Висновок, який можна перевірити, забезпечує часткове виправлення, підтверджуючи, що дії залишалися в межах встановлених меж. DeepProve пропонує цю можливість, не розкриваючи внутрішню роботу моделей. Такі механізми доведення можуть гарантувати зацікавленим сторонам послідовну поведінку ШІ протягом тривалого часу. Цей метод зміцнює впевненість навіть тоді, коли складність моделі залишається за своєю суттю високою.
DeepProve дозволяє валідацію доказів AI в реальному часі в масштабах
Lagrange Network розробила DeepProve для створення ефективних доказів у масштабі. Бібліотека підтримує поширені типи нейронних мереж, такі як багатошарові персептрони та згорткові мережі. Внутрішні тести показують, що створення доказів відбувається в 158 разів швидше, ніж у провідної альтернативи. Перевірка може відбуватися в режимі реального часу або з мінімальною затримкою для практичних робочих процесів. Така швидкість дає змогу інтегрувати перевірку доказів у часті операції зі штучним інтелектом. Такі платформи, як Billions Network AI, можуть безперервно перевіряти результати без помітних уповільнень. Швидкий криптографічний доказ підтримує динамічні середовища з високими вимогами до верифікації.
Як DeepProve забезпечує аудиторські взаємодії штучного інтелекту?
Billions Network прагне побудувати економіку довіри, засновану на перевірених особистостях і діях. Звичайні сигнали довіри, такі як вік облікового запису або показники залученості, не мають надійних методів верифікації. Інтеграція бібліотеки DeepProve zkML додає вимірюваний доказ обчислень на основі штучного інтелекту. Цей стандарт дозволяє платформі базувати довіру на перевірених алгоритмічних діях. Таким чином, Lagrange Network і Billions Network забезпечують взаємодію в екосистемі, готову до аудиту. Користувачі та регулюючі органи можуть посилатися на доказові записи, щоб перевірити дотримання ШІ правил. Ця співпраця ілюструє практичні кроки на шляху до надійного штучного інтелекту в багатьох цифрових секторах.