AI-诚信-Sektor erlebt erneut neue Fortschritte: Attestable gibt bekannt, dass es eine Seed-Runde über 20 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat. Beteiligt als Lead Investor sind Jamin Ball von Altimeter Capital und Yonatan Mandelbaum von TLV Partners; außerdem investieren Halcyon Futures, Cerca Partners, Zero Knowledge Ventures und weitere.
Vitalik teilt den Tweet des CEOs des Projekts weiter und lobt es als „beeindruckendes Werk“, was rasch große Aufmerksamkeit erzeugt.
Der zentrale Durchbruch von Attestable liegt in der Lösung des seit langem als schwer umsetzbar geltenden technischen Problems der „praktischen Zero-Knowledge-Beweise“. Das Konzept verlagert die Vertrauensannahmen von traditionellen Rechenzentren auf einen äußerst kleinen mathematischen Verifikator: Rechenzentren können für Modelle, Gewichte, Eingaben und die Ausgabe von Strategien überprüfbare Beweise generieren, ohne Modellgewichte oder private Daten offenzulegen. Die Verifikation kommt ohne private Schlüssel aus und erfordert kein erneutes Ausführen des Modells.
In Bezug auf die Leistung testete das Team auf einer einzelnen NVIDIA H100. Für das Meta-Muse-Glimmer-30B-Modell erreicht die Alpha-Version eine Verifikationsgeschwindigkeit von 85 Tokens pro Sekunde, der Beweis ist kompakt und bietet Post-Quantum-Sicherheit.
Das bedeutet, dass die Verifizierbarkeit von KI-Inferenz von der Theorie in die Engineering-Praxis übergeht. In Zukunft könnte sich möglicherweise das Kernproblem zwischen „Black-Box-Modellen“ und „Datenschutz“ lösen lassen—es lohnt sich, das Projekt langfristig im Blick zu behalten.
#AI #零知识证明 #Künstliche Intelligenz
Vitalik teilt den Tweet des CEOs des Projekts weiter und lobt es als „beeindruckendes Werk“, was rasch große Aufmerksamkeit erzeugt.
Der zentrale Durchbruch von Attestable liegt in der Lösung des seit langem als schwer umsetzbar geltenden technischen Problems der „praktischen Zero-Knowledge-Beweise“. Das Konzept verlagert die Vertrauensannahmen von traditionellen Rechenzentren auf einen äußerst kleinen mathematischen Verifikator: Rechenzentren können für Modelle, Gewichte, Eingaben und die Ausgabe von Strategien überprüfbare Beweise generieren, ohne Modellgewichte oder private Daten offenzulegen. Die Verifikation kommt ohne private Schlüssel aus und erfordert kein erneutes Ausführen des Modells.
In Bezug auf die Leistung testete das Team auf einer einzelnen NVIDIA H100. Für das Meta-Muse-Glimmer-30B-Modell erreicht die Alpha-Version eine Verifikationsgeschwindigkeit von 85 Tokens pro Sekunde, der Beweis ist kompakt und bietet Post-Quantum-Sicherheit.
Das bedeutet, dass die Verifizierbarkeit von KI-Inferenz von der Theorie in die Engineering-Praxis übergeht. In Zukunft könnte sich möglicherweise das Kernproblem zwischen „Black-Box-Modellen“ und „Datenschutz“ lösen lassen—es lohnt sich, das Projekt langfristig im Blick zu behalten.
#AI #零知识证明 #Künstliche Intelligenz