Иначе говоря, здесь вы можете создать промпт, отправить его, оплатить комиссию сервиса и получить результат, подкреплённый доказательством отправки промпта в AI модель и получения результата.

Для чего это?

Допустим, смарт-контракт сервиса управления портфелем может отправлять информацию о токенах + некоторую статистику изменения цен, чтоб AI LLAMA 3 или иная выдала ответ с рекомендациями по ребалансеровке портфеля.

Я пример привёл из головы: возможно столько данных и не загрузить в ИИ, но нечто более простое точно можно использовать...

Аудит

Команда

Нашёл их LinkedIn через поиск:

Есть публикации, последняя 1 день назад. У неё 3 реакции и 2 репоста.Предпоследняя 3 назад с десятью реакциями и двумя репостами.

В общем, нормальный результат (лучше многих).

Люди компании:

2 со ссылками, что здорово!

Levi Sledd:

Доктор философии по математике, специалист по доказательствам с нулевым разглашением и кибербезопасности.

193 отслеживающих, 3 публикации, последняя из которых 1 месяц назад.

Опыт работы:

• В Ora Zero Knowledge Circuit Engineer с июля 2023 по настоящее время

• В Tevora Developing Consultant с июля 2022 по декабрь 2022 (стажировка)

• В Commonwealth Labs Applied Cryptography Engineer с февраля по март 2022 (контракт)

• В Vanderbilt University Graduate Student Instructor с августа по декабрь 2019

Обучался в Vanderbilt University в Cyber Security Bootcamp, а также на Doctor of Philosophy - PhD, Mathematics.

Также обучался в Centre College на Bachelor of Science - BS, Mathematics (средний балл 3.9).

Навыки (опишу только подтверждённые):

• LaTeX - Опыт обучения (2) в уч. заведении Vanderbilt University и еще в 1 уч. заведении

• Python (Programming Language) - Centre College

• Cybersecurity - CompTIA Security+ ce Certification + успешная оценка навыка в LinkedIn

• U.S. Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) - 1 подтверждение

• HITRUST - 1 подтверждение

В общем, не особо впечатляет, т. к. нет информации, где он научился на профессию Zero Knowledge Circuit Engineer.

Shawn Chong:

5563 отслеживающих, 3 публикации (последняя 7 месяцев назад).

Опыт работы:

• В Salus  Chief Operations Officer с июля 2022 года по настоящее время

• В Sahara AI Investor с 2023 года

• В BabylonChain Inc. с ноября 2023

• В Polyhedra Network Investor с января 2023

В ORA ORA

• Investor с октября 2023

• И другие (24 всего)

Учился в King's Business School на Master of Science - MS, Financial Analytics. Есть и другие образования (всего 4).

Подтверждённые навыки:

• Business Development 24 подтверждения (от одного участника за последние 6 месяцев)

• Entrepreneurship - Подтверждения навыков от участника Chris Lavigne, который является специалистом в этой области, всего 20 подтверждений

• Leadership - 20 подтверждений

• Research - 14 подтверждений

• Start-ups - 13 подтверждений

• Языки программирование Python (15 подтверждений), Java (13 подтверждений) и Javascript (10)

• Machine Learning - 11 подтверждений

• И другие (всего 40)...

Итог: в начале обрадовался, но сейчас думаю, что плохо всё с представлением команды, т. к. не хватает подтверждённых специалистов, чтоб быть уверенными в качестве продукта (имхо)...

Про соцсети проекта

Mirror:

Последний пост 29 мая с двумя коллектами; предыдущий 14 мая с двумя коллектами...

Пост до него (11 мая) собрал 4 коллекта.В общем, немного, но лучше, чем у некоторых проектов.

Discord:

В анонсах последний пост вчера, предпоследний - 30 мая (у него 3 реакции), а до него - 14 мая с 8 реакциями.

Здорово, что они есть: значит сообщество отслеживает новости.

Основной чат - на вопросы отвечают редко:

Последний ответ был, видимо, про их предыдущий проект (я не вникал), где основатели ответили, что он развивается сообществом.

Но есть тикеты:

Twitter:

Последний пост 14 часов назад. Читателей 36,2 тысячи.

У закреплённого поста 30 ответов, 65 репостов и 443 лайка, 76460 просмотров.

У последнего 3 ответа, 5 репостов, 36 лайков и 3147 просмотров.

До него получил 1 ответ, 0 репостов, 1 лайк и 710 просмотров.

До него тоже почти с нулевой активностью, а вот от 31 мая предыдущий пост получил 2 ответа, 7 репостов, 22 лайка и 2345 просмотров.

В общем, активность небольшая, но есть.

Аудит Твиттера по Tweetscout:

По ботам обновление от 18 марта с уровнем 4 (Alarming). Общий же уровень 3 (Credible) и Score 680.

Проекты: @PolyhedraZK, @OVRtheReality, @o1_labs, @tokengineering, @virtuals_io, @myshell_ai, @BTCdayu, @Futurist_conf, @0xPolygonID, @ReveloIntel и другие...

Венчурный капитал: @tarunchitra, Robot Ventures, Jake Brukhman, CoinFund, Drew Austin, Red Beard Ventures и другие...

Связанные аккаунты:

Их довольно много.

Вот, например, Jessica Salomon:

Как видите, посты от Ora есть.

msfew 〇:

В общем, хороший твиттер с постами в том числе про Ora.

Telegram:

К сожалению закрыт, и сообщений даже от админов нет...

Оценка 2 из 5 из-за плохого представления в соцсетях и отсутствия ответов.

Концепт

Я его описывал в начале статьи.Учитывая тренд на AI, на использование его в проектах - продукт крутой!

Потому что если будет возможность использовать AI модели с доказательствами, а не просто на централизованных серверах, отправляющих результаты в смарт-контракты от имени EOA, будет гораздо надёжнее (вспомните, что web3 - про бездоверенную среду).

Подробнее далее рассмотрим в разделе документации.

Оценка концепта 5 из 5.

Коин

Когда смотрел на сайте, намёков на старое название не было. Но благодаря Crypton prime узнал про статью "Sequoia China and Dao5 back ZK startup Hyper Oracle":

А позже и Cryptorank:

По информации из статьи и оттуда, проект собрал 3 МЛН $ от HongShan (ex-Sequoia China), Foresight Ventures, dao5 и FutureMoney Group.

Токеномики нет, но есть информация о поинтах:

ORA Points Program ориентирован на выявление участников, которые активно взаимодействуют с экосистемой ORA. Баллы будут служить показателем для определения наиболее преданных сторонников, которые оказывают раннюю поддержку экосистеме ORA по мере её развития.

Посмотреть свои баллы можно на Points Dashboard.

Вы можете заработать баллы следующими способами:

1. (Обязательно) Зарегистрироваться в ORA Points Program, указав свой адрес и Twitter

2. Взаимодействовать с OAO на таких сетях, как Ethereum и Optimism mainnet через ORA's AI Page

3. Участвовать в ORA's IMO

4. ...другие способы будут добавлены позже

Конкретные критерии не описаны - это минус. Но возможно вы увидете информацию в дашборде (посмотрим это, когда станем изучать практику по проекту).

Оценка 3 из 5:

• Нет токеномики

• Нет критериев по поинтам

• Нельзя быстро найти инвестиции...

Можно было бы поставить 2 из 5, но всё же поинты намекают на токен + есть инвестиции нормальные, поэтому 3.

Код

Есть Github с репозиториями:

Естественно все рассматривать не будем, т. к. их 28: попробуем определить основные...

ora-io/opml:

Репозиторий Оптимистичного машинного обучения на блокчейне

Последний коммит две недели назад:

Отображается 1 измененный файл с 57 добавлениями и 0 удалениями.

История коммитов:

Как видите, разработка идёт активно.

ora-io/OAO:

Последний коммит с 5 изменениями и 0 удалениями в одном файле:

История коммитов:

Предпоследний был 11 апреля:

Как видите, одно удаление в одном файле.

Здесь мало изменений в файлах, но вносятся изменения более-менее регулярно.

ora-io/docs:

Последний коммит на прошлой неделе:

38 добавлений и 0 удалений в четырёх файлах.

История коммитов:

Предпоследний коммит:

Отображается 1 измененный файл со 131 добавлением и 4 удалениями.

ora-io/cle:

Последний коммит 4 дня назад:

1 файл с одним добавлением и одним удалением.

История коммитов:

В предпоследнем коммите (см. выше) 5 файлов с 10 добавлениями и 10 удалениями.

До него были коммиты 24 марта. Покажу первый:

Изменений в файлах тоже немного.

ora-io/cle-api:

Последний коммит 4 дня назад:

19 измененных файлов со 151 добавлением и 169 удалениями.

История коммитов:

Как видите, пулл-реквест (что здорово) + 2 коммита ещё.

До этого был 9 мая. В общем, разработка идёт активно - это хорошо.

ora-io/awesome-ora:

Последний коммит 2 дня назад с одним файлом, в котором было 3 добавления и одно удаление:

История коммитов:

Пополняется список экосистемы или редактируется часто - это хорошо.

В целом, меня впечатлило количество репозиториев в Github проекта. Видно, что некоторые связаны со взаимодействием с AI моделями. Это говорит о профессионализме команды и открытости.

Поэтому оценка кода 5 из 5.

Документация

Про ORA:

ORA — это доверенный ИИ для Ethereum. ORA представляет собой проверяемый протокол оракулов, который переносит ИИ и сложные вычисления в блокчейн.

Основной продукт ORA: Onchain AI Oracle (OAO), который интегрирует ИИ в блокчейн (вспомните репозиторий одноимённый).

ORA снимает ограничения смарт-контрактов, предоставляя возможность ИИ вывода, что позволяет разработчикам свободно создавать инновации.

Работы ORA заслужили доверие таких проектов, как Compound, Ethereum Foundation, Uniswap, Optimism, Arbitrum и других.

Почему ORA?

• Ora строит, другие следуют: Ora — последний оракул для разработчиков. Это единственный оракул, который в настоящее время предлагает ИИ оракул, практически используемый в Ethereum.

• Onchain AI engine: ИИ Оракул Ora в настоящее время поддерживает LlaMA 2 (7B) и Stable Diffusion. Вы можете использовать и интегрировать их напрямую в блокчейн. В будущем будут поддерживаться любые модели машинного обучения.

• Fast deployment: Проект скоро появится на ближайших к вам сетях, включая любые сети и любые L2. Вы можете создать свой собственный ИИ оракул, который будет программируемым, разрешительным и устойчивым к цензуре.

Как работает ORA:

ORA предоставляет разработчикам инструменты, необходимые для создания end-to-end доверительных и децентрализованных приложений с поддержкой искусственного интеллекта.

Основные предложения ORA:

• Onchain AI Oracle (OAO)

• Initial Model Offering (IMO)

Обзор архитектуры

• Initial Model Offering (IMO): IMO стимулирует долгосрочный и устойчивый вклад в open-source, токенизируя владение моделями искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. Это позволяет финансировать развитие ИИ и вознаграждает сообщество и open-source участников. Владельцы токенов получают часть дохода, генерируемого за счет использования модели на блокчейне.

• Onchain AI Oracle (OAO): OAO приносит проверяемые ИИ-выводы на блокчейн, обеспечивая децентрализованные приложения доверительным и беспрепятственным использованием ИИ. Это открывает множество новых случаев использования, которые ранее были невозможны. Использование Onchain AI Oracle предполагает оплату, которая затем распределяется между держателями токенов IMO.

Вместе IMO и OAO расширяют границы разработки с открытым исходным кодом.

Преимущества для разработчиков

Разработчики могут использовать Onchain AI Oracle (OAO) для улучшения своих смарт-контрактов с помощью ИИ. Ключевые особенности OAO включают:

• Все-в-одном инфраструктура с возможностью ИИ и автоматизации

• Более высокая производительность и короткое время финализации

• Возможность запуска произвольных программ и любых крупных моделей машинного обучения

Преимущества ORA Oracle Network

ORA Oracle Network состоит из операторов Нод, которые запускают AI Oracle Ноды для выполнения и обеспечения вычислений с проверяемыми доказательствами. Некоторые ключевые преимущества сети оракулов включают:

• Неостановимый автономный протокол и сеть

• Оптимальная криптографически-нативная децентрализация

• Проверяемая, децентрализованная и безопасная сеть

• Обеспечение безопасности базового уровня

• Эффективное распределение вычислительных ресурсов

• Модель доверия 1-из-N

На пути к созданию мирового суперкомпьютера:

Видение, инициированное ORA

Для получения более подробной информации ознакомьтесь с litepaper World Supercomputer.

World Supercomputer представляет собой набор топологически гетерогенных одноранговых сетей, соединенных с помощью безопасной шины данных. Это новая концепция глобальной сети, впервые представленная ORA.

Пока консенсус Ethereum поддерживает глобальный реестр, специализированные сети масштабируют вычислительную мощность и емкость для хранения данных. Например, ORA выполняет роль масштабирования вычислительных и AI возможностей сети.

ORA стремится поддерживать Ethereum как World Computer и его экосистему в будущем для DeFi, zkML, AI x Crypto и других областей.

Также даны ссылки на отчёты по саммитам на эту тему.

Вступление по OAO - ONCHAIN AI ORACLE:

Если вы хотите создавать проекты с использованием onchain AI

ORA предлагает:

• zkML фреймворк keras2circom (самый проверенный и высокопроизводительный zkML фреймворк)

• opML AI Oracle (запускайте большие модели, такие как LlaMA2-7B и Stable Diffusion)

• Zk+opML с opp/ai (футуристический onchain AI, объединяющий приватность zkML и масштабируемость opML)

Onchain AI Oracle (OAO) — это верифицируемый и децентрализованный AI oracle от ORA.

OAO интегрирует различные AI модели onchain в Нодах ORA AI Oracle.

Разработчики смарт-контрактов могут создавать свои собственные контракты, основанные на различных моделях в AI Oracle, для взаимодействия с контрактом OAO, что позволяет им использовать AI onchain.

Некоторые примеры использования:

• AIGC NFT с ERC-7007

• zkKYC с использованием распознавания лиц на основе ML

• onchain AI игры (например, Dungeon and Dragons)

• Рынок предсказаний с использованием ML

• Проверка подлинности контента (определение deepfake)

• Соответствующая программируемая приватность

• Рынок запросов (prompt marketplace)

• Репутация/кредитный рейтинг

Для примеров интеграций и идей для создания проектов, смотрите awesome-ora.

ai/fi:

ai/fi = AI + DeFi

ai/fi: Слияние AI и DeFi

ai/fi представляет собой сочетание AI (верифицируемого AI-инференса, предоставляемого Onchain AI Oracle) и DeFi.

Стратегия трансформации DeFi в ai/fi проста: "определите вычислительно интенсивную часть любого DeFi протокола и замените её AI."

Подробнее об идее ai/fi можно прочитать в постах: 1, 2.

Руководство по разработке:

Текстовое + видео описание процесса разработки. Здесь описывать не буду, т. к. не всем нужно, но скажу вам, что подробно всё написано...

Остальные подразделы тоже пропущу.

Руководство пользователя:

Как пользователь, чтобы взаимодействовать с AI Oracle, вы можете:

1. Использовать интерфейс AI.ORA.IO

2. Взаимодействовать с контрактом Prompt напрямую через Etherscan.

Использовать интерфейс ORA

Был создан интерфейс для пользователей, чтобы они могли напрямую взаимодействовать с Onchain AI Oracle.

1. Перейдите на AI.ORA.IO

2. Введите ваш запрос (prompt)

3. Отправьте транзакцию

4. Увидьте результат вывода AI

На странице описан также формат взаимодействия через Etherscan, но поскольку ссылки на контракт нет, а также для простого пользователя будет достаточно сложно, я не буду описывать...

Извлечение исторических выводов искусственного интеллекта:

Если вы хотите получить свои исторические выводы AI (например, изображение AIGC), вы можете найти их в блокчейн-эксплорере:

1. Найдите вашу транзакцию для отправки запроса на AI и перейдите на вкладку "Logs" (Журналы).Пример транзакции: https://etherscan.io/tx/0xfbfdb2efcee23197c5ea8487368a905385c84afdc465cab43bc1ad01da773404#eventlog

2. Получите ваш `requestId` на вкладке "Logs".Пример: "1928".

3. В смарт-контракте OAO найдите транзакцию `Invoke Callback` с тем же `requestId`.Обычно эта транзакция будет примерно в то же время, что и в шаге 1. Чтобы отфильтровать транзакции по дате, нажмите "Advanced Filter" (Расширенный фильтр), а затем кнопку рядом с "Age" (Возраст).

4. Найдите транзакцию для вывода результата AI и перейдите на вкладку "Logs".Пример транзакции: https://etherscan.io/tx/0xfbfdb2efcee23197c5ea8487368a905385c84afdc465cab43bc1ad01da773404#eventlog

5. Получите доступ к выходным данным.Пример: "QmecBGR7dD7pRtY48FEKoeLVsmBTLwvdicWRkX9xz2NVvC" - это хеш IPFS, который можно получить через IPFS-шлюз.

Reference по OAO:

Здесь описаны модули и адреса смарт-контрактов в поддерживаемых сетях.

Вступление по IMO:

В эту эпоху искусственного интеллекта, ORA представляет новый механизм, IMO (Initial Model Offering).

Краткое изложение: IMO токенизирует модель ИИ на блокчейне.

• Для моделей искусственного интеллекта, IMO обеспечивает устойчивое финансирование для открытых моделей искусственного интеллекта.

• Для экосистем, IMO помогает согласовать ценности и стимулы для распространения и постоянного вклада.

• Для держателей токенов, IMO позволяет любому захватить ценность моделей искусственного интеллекта на блокчейне, из источников, включая доходы с блокчейна и активы вывода (например, ERC-7007).

Многие открытые модели искусственного интеллекта сталкиваются с проблемой монетизации своих вкладов, что приводит к отсутствию мотивации как у участников, так и у организаций. В результате индустрию искусственного интеллекта в настоящее время возглавляют компании с закрытым исходным кодом, ориентированные на прибыль. Победная формула для открытых моделей искусственного интеллекта - это необходимость в привлечении большего финансирования и ведение деятельности на публике.

С IMO мы можем победить в борьбе за открытые модели искусственного интеллекта. IMO может обеспечить устойчивость экосистемы открытых моделей искусственного интеллекта, способствуя долгосрочным выгодам и стимулируя взаимодействие и финансирование открытого сообщества моделей искусственного интеллекта. Победа наступит, когда у нас будут лучшие открытые модели, чем проприетарные.

IMO токенизирует владение открытыми моделями искусственного интеллекта, деля его прибыль с держателями токенов.

Узнайте больше:

• Блог - IMO: Initial Model Offering

• Анонс - IMO: Initial Model Offering

• ETHDenver Talk - AI Isn't Evil and Smart Contract Proves It

Экосистема по IMO:

Технология без разрешений для AI x Crypto

IMO, представленный ORA, является безразрешительным, поэтому любой человек и любое сообщество могут провести IMO для своей модели искусственного интеллекта.

IMO токенизирует конкретные модели искусственного интеллекта, что дает:

• Возможность сообществу эффективно собирать средства для открытого исходного кода.

• Стимул для участников продолжать улучшать глобально доступную модель.

• Возможности для держателей токенов получать доход от использования модели на блокчейне.

IMO направляет нас к будущему, где искусственный интеллект будет устойчивым, разнообразным и открытым для всех.

Пирамида AI x Crypto

Основываясь на структуре IMO, экосистема движется к более структурированному и слоистому подходу в продвижении AI x Crypto.

Основа начинается с IMO (Initial Model Offering), сосредотачиваясь на токенизации базовых моделей и децентрализованных сетей.

Двигаясь вверх, IAO (Initial Agent Offering) представляет собой внедрение утонченных моделей, настроенных для конкретных задач, повышая адаптивность и точность AI агентов.

На вершине, Inference Assets представляют собой активы верифицируемого децентрализованного вывода, обеспечивая работу AI DApps с целостностью и прозрачностью.

Активы вывода

Активы вывода представляют собой токенизированные представления (обычно совместимые с ERC-7007: Токен для проверяемого AI-генерируемого контента) результатов вывода искусственного интеллекта. Например, NFT, представляющий собой изображение, сгенерированное искусственным интеллектом из модели на блокчейне Stable Diffusion, считается активом вывода.

Эти активы, происходящие из вывода искусственного интеллекта на блокчейне, предлагают дополнительные источники дохода для вывода искусственного интеллекта через механизмы, такие как роялти, связанные с этими активами вывода NFT.

Для получения дополнительной информации, ознакомьтесь с ERC-7007: Токен для проверяемого AI-генерируемого контента.

Технология IMO:

IMO требует двух основных компонентов:

• Модель AI на блокчейне с верификацией

• Распределение доходов от использования на блокчейне

a) Модель AI на блокчейне

IMO требуется способ запуска моделей искусственного интеллекта полностью на блокчейне и верифицируемо.

Ora изобрели opML и opp/ai, единственные два решения для приведения любой модели искусственного интеллекта на блокчейн.

В настоящее время opML является основой OAO (Onchain AI Oracle), которая является ключевой для внедрения моделей искусственного интеллекта в IMO.

b) Распределение доходов

Держатели токенов IMO будут получать выгоды от потоков доходов, включая, но не ограничиваясь:

• Доход от использования модели (Владение моделью, ERC-7641 Токен интегрального дохода): Каждое использование модели искусственного интеллекта на блокчейне будет взиматься плата, которая будет распределяться на токены IMO.

• Доход от контента, сгенерированного искусственным интеллектом (Актив вывода, например ERC-7007 Токен AI-генерированного контента с нулевым разглашением): Каждое использование модели искусственного интеллекта генерирует конкретный вывод и результат (например, Stable Diffusion для NFT изображения и Sora для NFT видео), который может нести роялти и комиссию за монетизацию, которые могут быть распределены на токены IMO.

Ora стандартизировали ERC-7641 Токен интегрального дохода для обеспечения распределения доходов от модели IMO.

Про поинты уже писал в коине, поэтому идём дальше...

Технология

Проверяющие фреймворки (zkML, opML, opp/ai):

Для создания верифицируемой и децентрализованной сети оракулов критически важно обеспечить достоверность вычислений результатов на блокчейне. Этот процесс включает в себя систему доказательств, которая гарантирует надежность и правдивость вычислений. Таким образом, мы можем повысить целостность и доверительность децентрализованных приложений, которые полагаются на вычисления любого размера, включая выводы искусственного интеллекта.

Несколько технологий, изобретенных и разработанных ORA, появились для облегчения верификации вычислений, включая выводы искусственного интеллекта на блокчейне. К ним относятся Оптимистическое Машинное Обучение (opML), Keras2Circom (Машинное Обучение с Нулевым Разглашением, zkML), и Оптимистическое Сохранение Приватности Искусственного Интеллекта (opp/ai), каждая из которых представляет собой значительный шаг к интеграции верифицируемых доказательств в блокчейн.

Keras2Circom (zkML):

ZkML - это система доказательств, которая использует доказательства с нулевым разглашением для подтверждения правильности результата вывода машинного обучения на блокчейне. Благодаря своей приватной природе, она может защищать конфиденциальные данные и параметры модели во время обучения и вывода, тем самым решая проблемы конфиденциальности и снижая вычислительную нагрузку блокчейна.

Keras2Circom, созданный ORA, является первым продвинутым фреймворком zkML, который прошел проверку на практике. Согласно недавнему бенчмарку Ethereum Foundation ESP Grant Proposal [FY23-1290] по ведущим фреймворкам zkML, Keras2Circom и его базовый компонент circomlib-ml доказали свою производительность по сравнению с другими фреймворками.

Экосистема

Помимо готовности к внедрению, circomlib-ml имеет развитую экосистему:

• nova-ml от Ethereum Foundation

• zator

• ZKaggle

• Picus

opML:

opML (Оптимистичное Машинное Обучение), изобретенное и разработанное ORA, представляет собой новаторский подход к интеграции машинного обучения с технологией блокчейн. Используя аналогичный принцип оптимистических роллапов, opML обеспечивает правомерность вычислений в децентрализованном режиме. Этот фреймворк повышает прозрачность и способствует доверию к выводу машинного обучения, позволяя проводить проверку вычислений ИИ ончейн.

OpML состоит из следующих ключевых компонентов:

1. Машина обнаружения мошенничества (Off-chain VM): Надежный внешний двигатель, ответственный за выполнение вывода машинного обучения. Этот компонент генерирует новые состояния виртуальной машины в качестве выходных данных при выполнении вывода машинного обучения. Когда возникают расхождения, проявляющиеся как разные состояния виртуальной машины, виртуальная машина MIPS использует метод бисекции для точного определения шага или инструкции, с которой начинается расхождение.

2. Смарт-контракты opML (On-chain VM): Используются для верификации вычислительных результатов, обеспечивая точность вычислений оффчейн. Эти контракты позволяют выполнение отдельной инструкции MIPS, что позволяет цепочке проверить определенные шаги в процессе вычислений. Эта возможность важна для разрешения споров и обеспечения целостности вычислений оффчейн.

3. Доказательства мошенничества: В случае спора доказательства мошенничества, сгенерированные проверяющим, служат окончательным доказательством, иллюстрируя расхождение в вычислениях и облегчая процесс разрешения через смарт-контракты opML.

Игра верификации

Игра верификации - это процесс, в котором две или более стороны предположительно выполняют ту же программу. Затем стороны могут оспаривать друг друга с уточнением, чтобы найти спорный шаг. Этот шаг отправляется в смарт-контракт для проверки.

Чтобы система работала правильно, важно обеспечить:

• Детерминированное выполнение машинного обучения.

• Отдельное выполнение от проверки.

• Эффективность вывода модели ИИ в виртуальной машине.

Многозначная игра верификации

Представляет собой расширение однофазной игры верификации, которое позволяет лучше использовать ресурсы вычислений.

opp/ai:

opp/ai (Optimistic Privacy-Preserving AI), изобретенный компанией ORA, представляет собой конечный фреймворк ончейн ИИ и инновационный подход к решению проблем конфиденциальности и вычислительной эффективности в системах машинного обучения на основе блокчейна. Opp/ai объединяет Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) для обеспечения конфиденциальности и Optimistic Machine Learning (opML) для повышения эффективности, создавая гибридную модель, предназначенную для ончейн ИИ.

Opp/ai, как новейшее слияние zkML и opML, может включать в себя любой подход zkML. Это означает, что достижения в zkML будут напрямую отражены в opp/ai.

Модель с тонкой настройкой ончейн и конфиденциальностью

Opp/ai можно использовать для сокрытия весов точной настройки моделей, большинство из которых уже находятся в открытом доступе. Это особенно актуально для моделей с открытым исходным кодом, которые были точно настроены для решения специализированных задач. Например, веса LoRA в слоях внимания модели Stable Diffusion могут быть защищены с помощью фреймворка opp/ai.

Эта возможность очень важна для сохранения собственных улучшений, внесенных в публично распространяемые модели, гарантируя, что базовая модель остается доступной, а уникальные адаптации, обеспечивающие конкурентные преимущества, остаются конфиденциальными.

Примеры использования

• Индивидуальная настройка голоса в моделях «текст в голос»: Поставщики голосовых услуг могут предлагать персонализированные голосовые модели, адаптированные к голосовым характеристикам человека. Эти персонализированные модели являются конфиденциальными и содержат ценные данные. Фреймворк opp/ai может обеспечить конфиденциальность параметров персонализированной голосовой модели и при этом предоставить конечным пользователям верифицируемую услугу.

• Финансовый сектор: Торговые алгоритмы разрабатываются для прогнозирования движения рынка и автоматического заключения сделок. Эти алгоритмы имеют высокую ценность и содержат конфиденциальные стратегии, которые компании хотят защитить. Финансовая организация может использовать фреймворк opp/ai для сокрытия весовых коэффициентов модели, специально настроенной под ее торговую стратегию.

• Игровая индустрия: Модели искусственного интеллекта используются для создания сложных и увлекательных игр.

Сравнение систем доказательств:

opML против zkML

ORA использует opML для Onchain AI Oracle, потому что это наиболее реалистичное решение на рынке для запуска любой модели искусственного интеллекта в onchain. Сравнение opML и zkML можно рассматривать со следующих точек зрения:

• Система доказательств: opML использует доказательства мошенничества, в то время как zkML использует доказательства zk.

• Производительность: opML намного производительнее, в то время как zkML имеет длительное время генерации доказательств и чрезвычайно высокое потребление памяти (ref1, ref2, ref3, ref4, ref5, ref6).

• Безопасность: opML использует криптоэкономическую безопасность, а zkML - криптографическую.

• Финальность: Мы можем определить конечную точку zkML и opML следующим образом:zkML: Генерируется (и проверяется) доказательство нулевого знания для вывода ML.opML: Период оспаривания выводов ML пройден. С помощью дополнительных механизмов можно добиться более быстрого завершения за время, значительно меньшее, чем период вызова.

opp/ai

Opp/AI объединяет подходы opML и zkML для достижения масштабируемости и конфиденциальности. Он сохраняет конфиденциальность и при этом более эффективен, чем zkML.

По сравнению с чистым zkML, opp/ai имеет гораздо лучшую производительность при той же функции конфиденциальности.

Словарь пропущу: если есть желание, сами посмотрите:

FAQ:

• Как opML гарантирует согласованность, если модели ML недетерминированы?Модель должна будет использовать детерминированный вывод (подробнее можно узнать из этого доклада о детерминизме в машинном обучении ), либо используя встроенную детерминированную функцию Nvidia , либо переместить модель в детерминированную виртуальную машину Ora (рекомендуется для лучшей поддержки).

• Как AI Oracle обрабатывает большие ответы, например, для создания видео или изображений?Сгенерированный контент будет храниться в децентрализованной сети хранения, например. ИПФС.

• Для IPFS вы можете получить их с помощью шлюза IPFS с заданным идентификатором от AI Oracle.

• Каково время испытания opML? 7 дней?Обычно оптимистичные роллапы выбирают 7 дней в качестве испытательного периода.Для opML период проверки может быть короче, поскольку это не роллап, который включает в себя множество финансовых операций и ведет публичный реестр. При оптимизации период испытания может быть похож на суверенный роллап в несколько минут или даже несколько секунд .

• Медленнее ли доказательства мошенничества, чем доказательства zk?Как упоминалось ранее, пока время проверки оптимистического доказательства мошенничества короче, чем время генерации доказательства zk, доказательства мошенничества выполняются быстрее, чем доказательства zk.Следует отметить, что zkML для огромных моделей ИИ невозможен, или генерация zk-доказательства подхода zkML происходит намного медленнее, чем подхода opML.

• Из чего состоит вознаграждение ОАО?Комиссия OAO ​​= плата за модель (для LlaMA2 или Stable Diffusion) + плата за обратный вызов (за Ноду для отправки результата вывода обратно в ончейн) + плата за сеть (также известная как комиссия за транзакцию в сетях, таких как Ethereum)Плата за обратный вызов и плата за сеть могут быть выше, если сеть испытывает более высокий трафик.Плата за обратный вызов может быть ниже, если вы используете такую ​​модель, как Stable Diffusion, поскольку результат вывода будет короче (просто хэш IPFS вместо длинных абзацев в LLM).

Итог по документации

Оценка 5 из 5: всё подробно и понятно.

Практика

Мой инвайт-код RPD1UP

Он не обязателен, но советую указать на всякий случай... К тому же мне будет приятно ☺.

Идём на https://www.ora.io/app/tasks

"CONNECT":

Выбираем и подключаем кошелёк. Возможно попросит сменить сеть - разрешаем. Результат:

"LINK TWITTER":

Подписываем сообщение (у вас будет своё).

И авторизуем Твиттер:

Результат:

"DASHBOARD":

"ENTER CODE":

И вводим мой инвайт RPD1UP:

Жмём по "Enter invitation code" и закрываем. Результат:

Как видите, получили за это ещё 5 поинтов!

models

Здесь можем выбрать AI модель.

Кликаю по названию "OPENLM":

Появляется "Use module". Перехожу и попадаю на https://www.ora.io/app/opml/openlm:

У вас будет страница другой модели, если иную выбрали.

Например, нажму "Surprise me":

Сгенерировало промпт. Вы можете ввести вручную, но мне лень придумывать...

Можем сверху нажать "Chain Selector":

Выбрал Optimism. Возвратился на страницу:

"GENERATE":

Подтверждаем транзакцию - далее:

"FINALIZE":

Можем перейти по IPFS seed, и посмотреть результат:

Дашборд:

65 поинтов.

Выбрал Lamma3 и Sepolia:

Также "GENERATE" и, после отправки и принятия транзакции, "FINALIZE":

Как видите, текстовый результат, потому что текстовая модель.

Подобным образом работают и другие модели. Пользуйтесь.

Кстати, обратите внимание, что в случае использования Sepolia баллы не начисляются. Это я выбрал данную сеть, чтоб сэкономить на комиссиях для демонстрации результата текстовой модели.

Итог по практике

Всё

Благо дарю за внимание. С вами был незрячий программист, автор канала https://t.me/blind_dev - подписывайтесь, чтоб получать новые обзоры, дайджесты интересных статей и новости по моим разработкам.

Буду рад донатам:

0xf85ceccfe2112e88be58162c43f5ec959672ab54

Благодарю.