AI trenger ZK : ZK-bevis for å sikre tillit til LLM-er på enheten @lagrangedev, et ZK-koprosessorprosjekt, kom med en kunngjøring om å gi ZK-bevis for Googles Gemma3 på "Verify Intelligence"-arrangementet arrangert av Google cloud og HouseofZK. Gemma 3 er en lett, høyytelses "on-device" LLM utviklet av Google. I motsetning til store AI-modeller som GPT, som kjører på en sentral server og mottar resultater, er Gemma3 en lett modell som kjører på brukerens enhet og trekker slutninger. LLM-er på enheten muliggjør AI uten nettverkstilkobling, noe som sikrer personvern fordi data ikke trenger å sendes til en sentral server. I tillegg, siden den sentrale serverens beregningskostnader står for det meste av bruksgebyrene for AI som GPT, har den fordelen av å redusere kostnadene for dette betraktelig. Å kjøre modellen lokalt betyr imidlertid også at du ikke kan forvente tillit fra en sentral server. Det er en mulighet for at det lokale utførelsesmiljøet har blitt tuklet med, og du må stole fullt ut på slutningsresultatene "selv". I dette tilfellet brukes ZK-koprosessorer som Lagranges DeepProved. DeepProve gjør utdataene fra Gemma3 kjørt lokalt til et ZK-bevis. Med dette ZK-beviset kan brukere som bruker Gemma3 - Modellen mottar riktig input, - At Gemma3 ble beregnet riktig som designet - Uten å avsløre sensitiv informasjon Det vil kunne verifiseres automatisk. Faktisk møter denne formen for lett lokal utførelse LLM ZK Coprocessor veldig godt med blockchain + AI. Desentraliserte blokkjedenoder kan gi slutningsresultater gjennom lette og høyytelses LLM-er som Gemma3, og deretter opprette og sende dem inn som ZK-bevis for å muliggjøre pålitelig desentralisert AI. Tross alt, i en tid med kjøring av AI på enheten, er ZK-sikker infrastruktur som kan sikre tillit avgjørende. AI-spesifikke ZK-koprosessorer som Lagranges DeepProve vil spille en avgjørende rolle i dette sluttet.

@lagrangedev Mantle @Gem3a Forsiktig