Sicurezza e Integrità

SN96: Verathos

Verathos dimostra matematicamente che l'inferenza e l'addestramento AI sono genuini, senza che tu debba fidarti di nessuno.

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Verathos

Il Problema:

Quando usi un servizio di inferenza AI, ti stai semplicemente fidando che il server esegua davvero il modello che dichiara di eseguire, senza tagliare angoli né manipolare i risultati.

Non esiste un modo per verificarlo matematicamente, è pura fiducia nel fornitore.

In reti decentralizzate come Bittensor questo problema si aggrava ulteriormente.

Qualsiasi miner può affermare di servire un modello di alta qualità, ma senza una prova crittografica i validators e gli utenti finali non hanno garanzie reali su ciò che accade dietro le quinte.

La soluzione:

Verathos risolve questo problema rendendo l'inferenza e l'addestramento dei modelli matematicamente verificabili.

Ogni operazione eseguita da un miner è accompagnata da una prova crittografica, basata su tecniche ispirate al sumcheck e su pesi vincolati tramite Merkle tree, ancorati on-chain.

I validators riescono a verificare queste prove in millisecondi, usando solo la CPU, e assegnano punteggi in base al risultato. Se la prova fallisce, il punteggio del miner scende immediatamente a zero.

Il sistema si integra direttamente con motori di produzione come vLLM, con un sovraccarico minimo, e la subnet mette a disposizione un'API compatibile con OpenAI, con routing distribuito in base alla qualità di ciascun miner.

Lo stesso meccanismo di prova si estende anche all'addestramento dei modelli, coprendo forward pass, backward pass e ottimizzazione.

Come acquisire il token

Visita la piattaforma Taostats per ottenere il token di questa rete. È il modo più semplice per convertire i tuoi asset e far parte di questo ecosistema decentralizzato.

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