Octra Network 在链上部署了支持治理和零知识验证的全同态加密机器学习,让任何人都能在链上直接运行私有的机器学习推理。
Octra Network 推出了大多数区块链开发者认为还要几年才能实现的技术。一个完全同态加密的机器学习合约现已在开发网络上线。无需可信执行环境,无需协处理器。
据 @lambda0xE 在 X 上介绍,团队将一个支持 FHE 的复杂合约直接部署在链上状态中。正如 lambda0xE 在 X 上所述,该合约集模型权重、推理、治理和资金管理于一体。操作被描述为“极其便宜”。
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FHE 合约的实际功能
该合约接受直接上传到其内部状态的线性模型权重。之后,用户可以选择两种模式。公共推理以全开放方式运行,权重乘以输入再加偏置,全部可见。私有推理则不同。
在私有路径中,所有加密操作都在客户端完成。密文传输到合约后,合约在当前状态中进行同态计算。正如 lambda0xE 在 X 上解释的,网络、合约所有者或任何其他参与者都无法在任何时刻看到明文或用户数据。
引起广泛开发者关注的是其精度声明。公共和私有输出完全一致,位对位匹配。没有近似,始终使用精确算术。
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合约源代码公开在 GitHub 上,位于 octra-labs 下。开发者若想测试,需要最新的 webcli,地址为 octra-labs/webcli,以及一个已充值的钱包。已部署的合约地址在 devnet.octrascan.io 上实时可用。
治理、零知识证明与批量权重上传
部署不仅止步于私有推理。lambda0xE 在 X 上指出,旁边还运行着一个治理示例,涵盖提案、投票和截止日期相关的执行。支持多模型管理、折扣处理、基于检查点的资金提取与回滚,以及白名单系统。
结果的零知识验证也已内置。支持通过 CSV 批量上传权重。
这使 Octra 进入了大多数区块链网络尚未触及的领域。支持在链上原生运行的私有 AI 推理与治理控制,而非依赖外部服务。
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根据 Octra 的轻量白皮书,该网络设计支持在状态层面进行此类计算。FHE ML 合约是该架构在推送后能实现的早期示范。开发者在开发网络上可以与一个将 AI 推理、治理机制和隐私保障全部集成在单一合约中的系统互动。
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其影响远超 Octra 自身网络。链上支持零知识输出验证的全同态加密 ML,如果规模扩大,将改变区块链上的机密计算面貌。无需 TEE 依赖,无近似折衷。
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