DeepProve هو مشروع تم تطويره بواسطة Lagrange Labs يعتمد على تقنية إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) ، يركز على توليد إثباتات قابلة للتحقق لعمليات استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي. ببساطة، يتيح للمستخدمين إثبات أن مخرجات نموذج ذكاء اصطناعي (مثل التنبؤات أو التصنيفات أو النتائج المولدة) هي صحيحة ولم يتم العبث بها، دون الحاجة إلى الكشف عن المعلمات المحددة للنموذج أو بيانات الإدخال.
الوظائف الأساسية والتقنية
إثبات المعرفة الصفرية لاستدلال الذكاء الاصطناعي (ZKML)
من خلال تقنية ZKP، يتم التحقق مما إذا كانت عملية استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي (مثل LLM، مصنفات الصور، إلخ) قد تم تنفيذها بشكل صحيح، وأن النتائج لم يتم العبث بها.
مناسب للمشاهد التي تحتاج إلى الشفافية والخصوصية، مثل:
الذكاء الاصطناعي على البلوكشين: ضمان أن نتائج استدعاء العقود الذكية موثوقة.
خصوصية البيانات: إثبات أن النموذج استخدم بيانات معينة، دون الحاجة إلى كشف البيانات نفسها.
التعاون مع Lagrange
تركز Lagrange Labs على البلوكشين القابل للتعديل وبنية ZKP التحتية، ومن المحتمل أن يتكامل DeepProve مع منتجاتها الأخرى (مثل بروتوكول إثبات الحالة) لتوفير التحقق للعمليات عبر السلاسل أو العمليات خارج السلسلة.
أدوات المطورين
تقديم SDK أو API، لتمكين المطورين من دمج التحقق من ZK في التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي / البلوكشين
@Lagrange Official #Lagrange $LA