Pare de discutir qual LLM é mais inteligente—há um problema mais profundo que ninguém está a abordar.
A maioria dos sistemas de IA hoje funciona como caixas pretas. Recebes uma resposta, cruzas os dedos e esperas que seja precisa. Mas e se pudesses cryptograficamente verificar que a saída de uma IA foi calculada corretamente, sem revelar o modelo subjacente?
É aí que entram as provas de conhecimento zero. A tecnologia permite uma computação verificável—podes provar que um resultado de IA foi realmente calculado como afirmado, criando uma camada de transparência e responsabilidade. Chega de confiança cega. Em vez disso, obténs uma prova matemática.
Esta mudança pode transformar a forma como pensamos na fiabilidade da IA. Desde confiar no fornecedor até verificar a própria computação.
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FlyingLeek
· 01-07 21:59
Esta jogada de zkp é realmente genial. Em vez de elogiar os modelos de cada um, devemos focar naquilo que realmente importa.
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GweiObserver
· 01-07 21:50
A prova zk é realmente interessante, mas quantos projetos conseguem realmente implementar e validar a saída da IA? Para ser sincero, ainda é um ideal bastante ambicioso.
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GhostAddressHunter
· 01-07 21:47
A prova de conhecimento zero parece impressionante, mas realmente pode ser usada na validação de IA ou é apenas mais um conceito criado para impressionar
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ser_ngmi
· 01-07 21:38
A prova de conhecimento zero realmente precisa ser bem compreendida; em comparação, a quantidade de parâmetros não faz muita diferença.
Pare de discutir qual LLM é mais inteligente—há um problema mais profundo que ninguém está a abordar.
A maioria dos sistemas de IA hoje funciona como caixas pretas. Recebes uma resposta, cruzas os dedos e esperas que seja precisa. Mas e se pudesses cryptograficamente verificar que a saída de uma IA foi calculada corretamente, sem revelar o modelo subjacente?
É aí que entram as provas de conhecimento zero. A tecnologia permite uma computação verificável—podes provar que um resultado de IA foi realmente calculado como afirmado, criando uma camada de transparência e responsabilidade. Chega de confiança cega. Em vez disso, obténs uma prova matemática.
Esta mudança pode transformar a forma como pensamos na fiabilidade da IA. Desde confiar no fornecedor até verificar a própria computação.