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.@cysic_xyz , @wardenprotocol , @multiplifi 如何实现 AI 透明性保障的零知识验证结构？ Cysic、Warden Protocol 和 Multipli 提出了不同的技术方法，以确保人工智能系统的可信性和责任性。Cysic 提供了一种高速零知识证明技术，可以加密验证人工智能模型的实际工作方式，而 Warden 通过链上验证层控制模型被允许执行的内容。Multipli 提供了金融基础设施，管理用于这些验证过程的资本，并实施奖励和削减结构。当这三个系统结合时，人工智能的执行结果是数学上可验证的，数据使用通过审计得到证明，形成一个不依赖于信任的去中心化分发结构。 Cysic 使用基于 GPU 和 ASIC 的高速零知识电路生成模型推理的每个步骤的证明。通过这种方式，第三方可以在不直接执行模型的情况下，数学上确信该结果是从准确的参数和输入中得出的。Warden 针对概率性人工智能模型，通过部分重新执行来验证行为的完整性，并在此过程中通过比较采样的检查点，以统计上较高的可信度验证结果的一致性。Multipli 通过基于 StarkEx 的有效性证明，确保金融交易的准确性，并将人工智能资本运作过程中发生的所有交易与链上状态保持一致。 在数据验证方面，Cysic 提出了学习数据的哈希承诺和 TEE 证明方法，但完整学习阶段的零知识证明仍然存在技术限制。Warden 利用外部预言机数据统计检查输入批次的一致性，而 Multipli 通过证明基于预言机的价格数据和对冲头寸，保持金融模型的数据一致性。 在信任最小化结构中，这三个系统也明确各自的角色。Cysic 设计为随机分配的多个验证者集必须批准相同的结果才能最终确认，而 Warden 将模型执行和验证整合到共识层内部，以防止审查和不透明的更改。Multipli 通过不变的金库代码使用户直接控制资金，并确保与外部交易所的支付能力无关的结算。 经济激励机制也被设计为引导验证者诚实参与。Cysic 通过区块补助和工作费用进行奖励，并在错误验证时没收抵押品。Warden 通过交易费用和通货膨胀奖励结构为验证者提供收益，而 Multipli 通过重新分配战略费用提供稳定的收益。这样，系统参与者可以通过持续的诚实活动获得比虚假报告更高的经济利益。 这三个层次的结合形成了完整的责任结构。Cysic 确保代码执行的完整性，Warden 确保政策遵从性和行为的透明性，Multipli 确保资本流动和奖励结构的正当性。例如，一个分散的应用程序可以在 Cysic 上执行推理，在 Warden 上进行政策验证，并通过 Multipli 自动分配奖励给验证者。最终，人工智能的执行、验证和资本流动都在没有信任的情况下相互补充地运作。 总之，Cysic 证明运算的真实性，Warden 监督政策和行为的合法性，Multipli 提供经济责任结构，从而为人工智能自我证明其正当性提供基础。这被评估为未来自主人工智能系统获得社会信任的关键技术基础。

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