Большинство ончейн-проектов в сфере ИИ предлагают вслепую доверять их офчейн-системам, работающим по принципу чёрного ящика. @OpenGradient отказывается от такого подхода.

Их идея в том, что доверие к ИИ не может быть выше доверия к доказательствам его работы. zkML подтверждает корректное выполнение модели, не раскрывая её веса, а TEE сохраняют конфиденциальность инференса во время выполнения. В архитектуре HACA эти технологии объединены, обеспечивая проверяемые вычисления без необходимости доверять централизованному серверу.

Результаты подтверждают эффективность подхода: более 2 млн проверяемых инференсов и более 500 тыс. созданных zkML-доказательств. Это не обещание из дорожной карты, а работающий уровень доверия для ончейн-интеллекта, созданный на базе Base при поддержке a16z crypto.

Мы открыто публикуем реальные результаты каждого алгоритмического сигнала, а полная история результатов в реальном времени и бесплатный канал с предварительным просмотром доступны в нашей биографии.

Что сложнее масштабировать в долгосрочной перспективе: генерацию zkML-доказательств или доступность оборудования TEE?

$OPG #OPG