大多數人認爲結算只是那些無聊的後臺工作，就是那種"只需運作"的部分。
這正是它在最糟糕的時刻不斷出問題的原因。
實際上發生了什麼？當一個AI模型進行推理——生成輸出、做出決策、打分結果——你根本不知道這個輸出是否真實。在任何可驗證的意義上都是如此。你在信任一個在別人服務器上的黑箱告訴你真相。而在99%的當前AI基礎設施中，這就是整個安全模型。相信我，兄弟。在生產環境中。在大規模下。
結算應該解決這個問題。這個想法很簡單：你運行模型，證明它正確運行，記錄這個證明，現在輸出就有了完整性。簡單。
可是當你問這個證明是如何被結算的——鏈上、鏈下、樂觀、零知識、基於委員會——你會意識到沒人真正達成一致。而交易權衡矩陣是相當殘酷的。
鏈上結算給你真實的可驗證性，但引入的延遲使得實時AI推理完全不切實際。每次模型發出調用時你無法等待12秒的區塊確認。
樂觀結算速度快，但將完整性問題推向前方——你假設是正確的，除非有人挑戰它。大多數用戶根本不會挑戰任何東西。這就是人類行爲。
#OpenGradient #AIInference #opg $OPG @OpenGradient
這正是它在最糟糕的時刻不斷出問題的原因。
實際上發生了什麼？當一個AI模型進行推理——生成輸出、做出決策、打分結果——你根本不知道這個輸出是否真實。在任何可驗證的意義上都是如此。你在信任一個在別人服務器上的黑箱告訴你真相。而在99%的當前AI基礎設施中，這就是整個安全模型。相信我，兄弟。在生產環境中。在大規模下。
結算應該解決這個問題。這個想法很簡單：你運行模型，證明它正確運行，記錄這個證明，現在輸出就有了完整性。簡單。
可是當你問這個證明是如何被結算的——鏈上、鏈下、樂觀、零知識、基於委員會——你會意識到沒人真正達成一致。而交易權衡矩陣是相當殘酷的。
鏈上結算給你真實的可驗證性，但引入的延遲使得實時AI推理完全不切實際。每次模型發出調用時你無法等待12秒的區塊確認。
樂觀結算速度快，但將完整性問題推向前方——你假設是正確的，除非有人挑戰它。大多數用戶根本不會挑戰任何東西。這就是人類行爲。
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