AI potřebuje ZK : ZK dokazuje pro zajištění důvěry v LLM provádění na zařízení @lagrangedev, projekt ZK Coprocessor, oznámil poskytnutí důkazů ZK pro Gemma3 společnosti Google na akci "Verifying Intelligence" pořádané cloudem Google a HouseofZK. Gemma 3 je lehký, vysoce výkonný LLM "na zařízení" vyvinutý společností Google. Na rozdíl od velkých modelů umělé inteligence, jako je GPT, které běží na centrálním serveru a přijímají výsledky, je Gemma3 odlehčený model, který běží na zařízení uživatele a vyvozuje závěry. LLM na zařízení umožňují umělou inteligenci bez síťového připojení, což zajišťuje soukromí, protože data nemusí být odesílána na centrální server. Navíc vzhledem k tomu, že výpočetní náklady centrálního serveru tvoří většinu poplatků za používání umělé inteligence, jako je GPT, má tu výhodu, že výrazně snižuje náklady na to. Spuštění modelu lokálně ale také znamená, že nemůžete očekávat důvěru od centrálního serveru. Existuje možnost, že s místním spouštěcím prostředím bylo manipulováno a vy musíte plně důvěřovat výsledkům odvozování "sami". V tomto případě se používají koprocesory ZK, jako je Lagrange's DeepProven DeepProve převádí výstup Gemma3 běžící lokálně na důkaz ZK. S tímto ZK důkazem mohou uživatelé používající Gemma3 - Model obdrží správný vstup, - Gemma3 byla vypočtena správně tak, jak byla navržena - Bez odhalení citlivých informací Bude možné jej automaticky ověřit. Ve skutečnosti tato forma odlehčeného lokálního provádění LLM velmi dobře splňuje koprocesor ZK s blockchainem + AI. Decentralizované blockchainové uzly mohou poskytovat výsledky odvozování prostřednictvím lehkých a vysoce výkonných LLM, jako je Gemma3, a poté je vytvářet a odesílat jako důkazy ZK, aby umožnily důvěryhodnou decentralizovanou umělou inteligenci. Koneckonců, v éře provádění umělé inteligence na zařízení je nezbytná infrastruktura ZK, která dokáže zajistit důvěru. Klíčovou roli v tomto cíli budou hrát koprocesory ZK specifické pro umělou inteligenci, jako je Lagrange's DeepProve.

@lagrangedev plášť @Gem3a Pozor