Khi Walrus sử dụng các cam kết mật mã và chứng cứ trên chuỗi, tại sao việc lưu trữ tập dữ liệu AI trên các mạng phi tập trung lại tạo ra lo ngại về thao tác hoặc mất mát?
Walrus duy trì tính toàn vẹn của tập dữ liệu thông qua thuật toán mã hóa RedStuff, mà mã hóa các blob—chẳng hạn như các bộ dữ liệu đào tạo AI đa GB—thành các mảnh chính và phụ với độ dư thừa tích hợp, cho phép tái tạo chỉ từ 1/3 số mảnh đúng ngay cả khi có tới 2/3 các nút lưu trữ bị lỗi hoặc không khả dụng sau khi đồng bộ hóa mạng, trong khi mỗi mảnh bao gồm các hàm băm cam kết mà khách hàng xác minh so với ID phát sinh từ nội dung của blob gốc trong quá trình lấy dữ liệu để phát hiện bất kỳ sự thay đổi hoặc không nhất quán nào; ngoài ra, hệ thống yêu cầu một nhóm 2/3 các xác nhận nút đã ký để tạo ra chứng chỉ POA, chứng chỉ này được công bố dưới dạng một bản ghi bất biến trên blockchain Sui, đảm bảo rằng một khi đã được chứng nhận, quyền sở hữu của tập dữ liệu sẽ được kiểm toán công khai và các nút có nghĩa vụ duy trì các mảnh mà không thay đổi, với bất kỳ sự không nhất quán nào được chứng minh sẽ dẫn đến việc tách rời trên chuỗi của ID blob khỏi đối tượng tài nguyên lưu trữ của nó, đánh dấu nó là không thể truy cập trong khi vẫn giữ lại hàm băm cho các kiểm tra pháp y.
Các mục siêu dữ liệu blob, thời gian lưu trữ dựa trên kỷ nguyên và cam kết mảnh được xử lý bởi các hợp đồng thông minh MoveVM của Sui. Xác minh theo chương trình, tự phục hồi và thanh toán PoS được ủy quyền là khả thi. Các nút không thể tạo ra các mảnh đã xác thực hoặc phản ứng với các thách thức sẽ mất cược, cấm thao tác và gắn kết tính hữu dụng của token với tính toàn vẹn của dữ liệu.
Để ngăn chặn sự tham nhũng trong quy trình sản xuất, một nhóm AI tinh chỉnh các mô hình trên các tập dữ liệu độc quyền có thể tải lên một tập hợp 500GB lên Walrus, nhận được POA và đối tượng siêu dữ liệu trên Sui để xác minh trên chuỗi, và tích hợp một hợp đồng Move để phát hành có điều kiện trọng số mô hình sau khi các cuộc kiểm tra tính toàn vẹn định kỳ xác nhận cam kết mảnh.
Việc thêm các xác minh cam kết mảnh của Walrus vào quy trình đào tạo của dự án AI crowdsourced của bạn có thể ảnh hưởng như thế nào đến sự trôi dữ liệu và các đầu vào đối kháng qua các kỷ nguyên?
