Ana Sayfa
AI AI
Flaş
Derinlik
Etkinlikler
BlockBeats Pro
Daha Fazla
Finans
Özel
Blok Zinciri Ekosistemi
Giriş
Podkastlar
Veri
OPRR
#
BTC
$96,000
5.73%
ETH
$3,521.91
3.97%
HTX
$0.{5}2273
5.23%
SOL
$198.17
3.05%
BNB
$710
3.05%
lang
简体中文
繁體中文
English
Tiếng Việt
한국어
日本語
ภาษาไทย
Türkçe

Attestable, yapay zeka doğrulanabilirlik teknolojisinde çığır açtı ve 20 milyon dolarlık tohum yatırımı aldı.

BlockBeats haberine göre, 12 Ağustos'ta yapay zeka güvenliği girişimi Attestable resmi olarak kurulduğunu ve 20 milyon dolarlık tohum yatırım turunu tamamladığını duyurdu. Bu tur, Altimeter Capital'den Jamin Ball ve TLV Partners'tan Yonatan Mandelbaum liderliğinde gerçekleştirildi; Halcyon Futures, Cerca Partners gibi kurumlar ve çok sayıda yatırımcı katıldı.


Attestable kurucusu Yogi, yapay zekanın kritik altyapı, ulusal güvenlik ve büyük kurumsal sistemlere giderek daha fazla girdiği bir dönemde, yapay zeka çalışma süreçlerinin güvenilirliğinin nasıl doğrulanacağının küresel ölçekte önemli bir sorun haline geldiğini belirtti. Şirket, ileri düzey yapay zeka laboratuvarları, kritik altyapı ve ulusal düzeydeki uygulamalar için evrensel bir doğrulama katmanı oluşturmayı hedefliyor.


Tanıtıma göre Attestable, Sıfır Bilgi Kanıtı (Zero-Knowledge Proof) teknolojisi aracılığıyla yapay zeka sistemlerine olan güveni veri merkezlerinden matematiksel doğrulama mekanizmalarına taşıyor. Bu teknoloji, onaylanmış bir modelin, model ağırlıklarının, girdi verilerinin ve çalışma stratejilerinin belirli bir çıktıyı gerçekten ürettiğini kanıtlayabilir; aynı zamanda model parametrelerini veya kullanıcı gizlilik verilerini ifşa etmez ve modeli yeniden çalıştırmadan doğrulama tamamlanabilir.


Attestable, teknolojisinin şu anda tek bir NVIDIA H100 GPU üzerinde Meta Muse Glimmer 30B modelinin doğrulama çıkarımını saniyede 85 token hızında gerçekleştirebildiğini belirtti. Üretilen kanıt dosyaları küçük boyutlu olup kuantum sonrası güvenlik özelliklerine sahiptir ve hızlı bir şekilde doğrulanabilir.


Bu konuyla ilgili olarak Ethereum kurucu ortağı Vitalik Buterin bir açıklama yayınlayarak, bu başarının büyük dil modelleri için sıfır bilgi kanıtı performans kaybının tek haneli seviyelere yaklaştığı anlamına geldiğini ifade etti. Bir sonraki zorluğun, Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) gibi teknolojilerin performans ek yükünü daha da azaltmak olduğunu söyledi.

举报 Düzeltme/Rapor
Düzeltme/Rapor
Gönder
Kütüphane Ekle
Sadece kendime görünür
Herkese Açık
Kaydet
Kütüphane Seç
Kütüphane Ekle
İptal
Tamamla