《AI幻觉处理的新范式---融合 zkML+ 多模型共识》

Cosa ti fa pensare all'illusione dell'AI? #MIRA, giusto? In realtà MIRA è solo una parte;

1｜ZKML：

Mentre leggevo il blog del progetto #Brevis, ho visto che il team del progetto menzionava l'applicazione pratica di Brevis nella verifica dei risultati di inferenza ML;

Ad esempio, il team ufficiale ha menzionato la collaborazione con Trusta Labs, Brevis ha fornito un framework zkML unificato, supportando la verifica dei risultati di inferenza ML attraverso prove ZK cross-chain;

Attraverso l'architettura ad alte prestazioni di #brevis, è possibile verificare l'integrità e l'esecuzione corretta del processo di inferenza ML, oltre a gestire la privacy;

2｜Consenso multi-modello:

Attraverso meccanismi di consenso multi-modello simili a #MiraNetwork, si verifica l'output di ML;

Attraverso la combinazione di Brevis (prove ZK) + MIRA (consenso multi-modello), si forma una catena di fiducia completa, alleviando il problema delle illusioni dell'AI;

Progresso: #MIRA ha integrato profondamente zkML (prova del processo ZK) con il consenso multi-modello (il suo meccanismo centrale), realizzando la verifica della fiducia end-to-end scomponendo l'output dell'AI in “verifiable claims” (affermazioni verificabili);