inference-labs-inc/subnet-2

何を解決するか

Subnet 2 は、AIモデルの予測が実際に特定の意図されたモデルによって生成されたものであることを検証する課題に対処します。偽造や改ざんを防ぐために、暗号的に検証可能な「推論証明（Proof-of-Inference）」システムを構築します。

動作方法

このプロジェクトはゼロ知識機械学習（zk-ML）を使用して、AIモデルを独自の暗号的「指紋」または回路に変換します。

• マイナー：入力データを受け取り、検証可能なモデルで予測を生成し、結果とゼロ知識証明を返却します。
• 検証者：リクエストを配布し、ゼロ知識証明の正当性を検証して、マイナーが忠実に行動したことを確認します。
• インセンティブ：暗号的な整合性と証明生成にかかる時間に基づいて報酬が決定され、効率的で簡潔なモデルおよび証明システムの開発を促進します。

対象ユーザー

• コンピューティングプロバイダー（マイナー）：CPU/GPUリソースを持つ個人または組織で、検証済みのAI推論を提供して報酬を得たい人。
• ネットワーク検証者：AI予測の正当性を検証することで、Bittensorネットワークの整合性を維持したい人。
• AI開発者：ゼロ知識証明システム用に回路化可能なモデルを開発したい人。

特徴

• 推論証明：zk-MLを使用して、AI予測の出典と整合性を暗号的に検証。
• 高パフォーマンス：HTTPおよびQUICを用いたネイティブRustバイナリで構築。
• ハードウェアに配慮：GPU最適化の証明が目標ですが、現在のzk証明のCPU依存性により、GPUを持たないマイナーも参加可能。
• 自動更新：5分ごとにバイナリを自動更新する仕組みを内蔵。