Оптимизация проверки модели ИИ с помощью машинного обучения с нулевым разглашением

Введение

Modulus — это передовая технология, которая использует возможности машинного обучения с нулевым разглашением (ZKML) для обеспечения точности и целостности моделей ИИ. Используя доказательства с нулевым разглашением, Modulus предоставляет надежный метод проверки правильности выполнения моделей ИИ.

Машинное обучение с нулевым разглашением

ZKML, сокращение от машинного обучения с нулевым разглашением, представляет собой революционный подход, сочетающий в себе принципы доказательства с нулевым разглашением и машинное обучение. Он позволяет проверять модели ИИ, не раскрывая никакой конфиденциальной информации о самой модели или данных, на которых она обучалась.

Использование доказательств ZK для проверки модели ИИ

Модуль использует доказательства ZK для проверки выполнения моделей ИИ. Доказательства ZK позволяют математически доказать, что модель ИИ была выполнена правильно, без раскрытия каких-либо подробностей о модели или данных, на которых она работает.

Заключение

Modulus предлагает новаторское решение для проверки моделей ИИ, используя возможности машинного обучения с нулевым разглашением и доказательств ZK. С помощью Modulus организации могут гарантировать точность и целостность своих моделей ИИ, обеспечивая доверие и прозрачность во все более сложном мире искусственного интеллекта.