“Bản chất hộp đen” của LLM

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, DeepSeek và Grok đã trở thành những ví dụ phổ biến nhất về ứng dụng AI trong những năm gần đây. Tập trung vào LLM, thuật ngữ này thường đề cập đến một loại mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên được đào tạo trên dữ liệu văn bản quy mô lớn bằng các giải pháp công nghệ học độ sâu . Nó có khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trong việc tạo văn bản, dịch thuật, tương tác đối thoại, hỏi đáp và các tình huống khác. LLM không chỉ có thể cung cấp dịch vụ trực tiếp cho người dùng C-end mà hầu hết các nhà cung cấp dịch vụ LLM (như OpenAI) cũng có thể mở rộng khả năng mô hình ra thế giới bên ngoài thông qua giao diện API, cho phép họ đóng vai trò trong nhiều tình huống hơn. Ví dụ, các thiết bị IoT, hệ thống ô tô thông minh, v.v. có thể tích hợp API LLM để đạt được trải nghiệm tương tác thông minh hơn và cung cấp cho người dùng các dịch vụ do AI điều khiển hiệu quả và tự nhiên hơn.

Trên thực tế, nhìn chung, bản thân mô hình LLM có sê-ri các đặc điểm như độ phức tạp cao, tính khép kín về mặt thương mại, tính vô hình của dữ liệu và tính không thể giải thích được của các mô hình học độ sâu . Do đó, khi các nhà cung cấp dịch vụ LLM cung cấp dịch vụ API cho người dùng, logic vận hành của các mô hình nội bộ của họ thường là vô hình. Toàn bộ mô hình xuất hiện với thế giới bên ngoài như một hệ thống hộp đen hoàn toàn, nghĩa là người dùng chỉ có thể gửi yêu cầu và nhận phản hồi thông qua API, nhưng không thể trực tiếp truy cập hoặc hiểu quy trình tính toán cụ thể, tỷ trọng tham số hoặc cơ chế đào tạo bên trong đó.

“Tính năng hộp đen” phổ biến này đang khiến người dùng phải đối mặt với hai vấn đề cốt lõi tiềm ẩn khi sử dụng các mô hình lớn hoặc API tích hợp:

Một là vấn đề về tính nhất quán.

Các từ nhắc nhở hệ thống được cung cấp bởi nhà phát triển và ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi của mô hình. Ví dụ, mô hình có thể có tính định hướng nhất định trong lý luận cuối cùng do ưu tiên một số từ gợi ý nhất định, do đó ảnh hưởng đến kết quả lý luận.

Tương tự như vậy, lần lần người dùng thực hiện lệnh gọi API, thường không có cách nào để xác minh xem các từ nhắc nhở hệ thống thực tế đã bị giả mạo hay chưa, điều này có thể khiến hành vi của mô hình đi chệch khỏi mong đợi.

Một là vấn đề riêng tư.

Lời nhắc hệ thống thường chứa thông tin kinh doanh cực kỳ nhạy cảm, chẳng hạn như chiến lược định giá, quy tắc kiểm soát rủi ro, quy trình nội bộ, v.v. Những lời nhắc này thường liên quan đến khả năng cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp, vì vậy các nhà phát triển không muốn tiết lộ chúng.

Mặc dù giải pháp TLS (Bảo mật lớp truyền tải) hiện đang được sử dụng để đảm bảo crypto dữ liệu trong quá trình truyền, tức là đảm bảo dữ liệu sẽ không bị nghe lén hoặc giả mạo, nhưng TLS không thể chứng minh liệu các từ nhắc nhở hệ thống thực sự được thực thi trên phía máy chủ có bị giả mạo hay không. Điều này có nghĩa là ngay cả khi giao tiếp API an toàn, người dùng vẫn không thể xác minh liệu các từ nhắc được LLM sử dụng có nhất quán với lời hứa của nhà phát triển hay không. Nếu các nhà phát triển muốn chứng minh với bên thứ ba hoặc đối tác rằng các dịch vụ AI liên quan của họ đáng tin cậy, họ thường cần một cơ chế để đảm bảo tính toàn vẹn của các từ nhắc hệ thống. TLS truyền thống không thể cung cấp khả năng này, điều này cũng có nghĩa là hầu hết các LLM không có khả năng đảm bảo độ tin cậy của các từ gợi ý.

Vì lý do này, việc áp dụng LLM trong các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe có yêu cầu cao về tuân thủ, quyền riêng tư và bảo mật sẽ gặp phải một số hạn chế nhất định. Với việc ra mắt giải pháp zkPrompt dựa trên công nghệ zkTLS của Zypher Network, giải pháp này được kỳ vọng sẽ trở thành chìa khóa để phá vỡ nút thắt cổ chai. Giải pháp này không chỉ có thể bảo vệ hiệu quả tính riêng tư của các từ nhắc hệ thống dựa trên giải pháp ZK mà còn xác minh tính nhất quán của các từ nhắc hệ thống trong lần lệnh gọi API, điều này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ứng dụng rộng rãi LLM trong nhiều lĩnh vực công nghiệp hơn.

Giải pháp zkPrompt của Zypher Network

Zypher Network là một cơ sở đồng xử lý với công nghệ ZK làm cốt lõi, được thiết kế để cung cấp các dịch vụ ZK cho mọi tình huống ứng dụng và cơ sở yêu cầu Bằng chứng không tri thức . Hệ thống mạng Zypher bao gồm một mạng điện toán ngoài Chuỗi gồm nút điện toán phân tán và một công cụ Zytron trên Chuỗi. Khi một nhiệm vụ tính toán không kiến ​​thức xảy ra trong mạng Zypher, hệ thống sẽ chuyển giao nhiệm vụ tính toán cho thợ đào tính toán và tạo ra ZKP. ZKP có thể được xác minh trên Chuỗi để đảm bảo độ tin cậy và tính trung thực của dữ liệu, giao dịch, hành vi, v.v. Đồng thời, mạng điện toán phân tán không chỉ giúp giảm đáng kể chi phí điện toán của hệ thống mà còn mang lại cho mạng khả năng điện toán có khả năng mở rộng tuyệt vời.

Trên cơ sở đó, Zypher Network đã ra mắt giải pháp zkPrompt dành riêng cho các dịch vụ LLM, tiếp tục mở rộng giải pháp này thành một cơ sở hạ tầng đáng tin cậy và riêng tư quan trọng trong lĩnh vực AI. Giải pháp zkPrompt tập trung vào công nghệ zkTLS độc đáo. Bằng cách kết hợp giao thức TLS truyền thống với công nghệ ZK, người dùng có thể xác minh tính xác thực của dữ liệu mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm. Sự đổi mới này bù đắp hiệu quả cho những thiếu sót của TLS truyền thống về khả năng chứng minh dữ liệu và mang lại độ tin cậy cao hơn cho hoạt động của AI trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư.

zkTLS, ZK+TLS

TLS (Bảo mật lớp truyền tải) là một giao thức crypto được sử dụng rộng rãi, được thiết kế để đảm bảo tính bảo mật khi truyền dữ liệu trong mạng máy tính. Bằng cách crypto và xác minh dữ liệu trong quá trình truyền, TLS có thể ngăn chặn hiệu quả dữ liệu bị đánh cắp, giả mạo hoặc ngụy tạo trong quá trình truyền. Nó thường được sử dụng trong nhiều tình huống giao tiếp Internet khác nhau, chẳng hạn như duyệt web, email và nhắn tin tức thời, để đảm bảo quyền riêng tư và tính toàn vẹn dữ liệu của cả hai bên trong giao tiếp.

Nguyên lý cơ bản của giao thức TLS kết hợp crypto đối xứng và crypto bất đối xứng: các bên giao tiếp trước tiên xác thực lẫn nhau thông qua crypto bất đối xứng và trao đổi khóa crypto, sau đó sử dụng crypto đối xứng để crypto dữ liệu , do đó cải thiện hiệu quả crypto. Đồng thời, TLS còn sử dụng mã xác thực tin nhắn (MAC) để xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu không bị giả mạo hoặc hư hỏng trong quá trình truyền tải.

Trong các ứng dụng LLM, quá trình gọi API giữa máy trạm và máy chủ thường dựa trên giao thức crypto TLS để đảm bảo rằng dịch vụ API LLM có thể đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu trong quá trình truyền và ngăn chặn dữ liệu bị đánh cắp hoặc giả mạo, do đó đảm bảo tính riêng tư và toàn vẹn của mô hình khi xử lý các yêu cầu của người dùng. Điều này mang lại cho LLM mức độ bảo mật cơ bản khi xử lý thông tin nhạy cảm, đảm bảo tính bảo mật của thông tin liên lạc. Tất nhiên, những hạn chế của nó đã được thảo luận ở trên và sẽ không nhắc lại ở đây.

Việc kết hợp các lược đồ mật mã với giao thức crypto TLS được kỳ vọng sẽ cải thiện tính nhất quán và các vấn đề về quyền riêng tư mà mô hình LLM gặp phải. Trên thực tế, Bằng chứng không tri thức là một giải pháp tốt. Nó cho phép một bên (người chứng minh) chứng minh với một bên khác (người xác minh) rằng một tuyên bố là đúng mà không cần tiết lộ bất kỳ thông tin bổ sung nào. Mặc dù giao thức TLS có thể đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của việc truyền dữ liệu, nhưng rất khó để cung cấp bằng chứng về tính toàn vẹn và tính xác thực của dữ liệu này cho bên thứ ba. Do đó, với sự trợ giúp của giải pháp ZK, tính toàn vẹn và xác thực của dữ liệu có thể được chứng minh với bên thứ ba trong khi vẫn bảo vệ được quyền riêng tư.

Tất nhiên, để đạt được các mục tiêu trên, zkTLS thường giới thiệu một bên thứ ba đáng tin cậy (thường được gọi là Người xác minh hoặc Công chứng viên) có thể xác minh tương tác mà không làm ảnh hưởng đến tính bảo mật của kết nối ban đầu. Hiện nay, theo các tuyến kỹ thuật hiện có khác nhau, zkTLS chủ yếu được chia thành ba chế độ:

• Dựa trên chế độ TEE: Giao thức TLS chạy an toàn trong TEE và TEE cung cấp bằng chứng nội dung phiên.
• Dựa trên chế độ MPC: thường áp dụng mô hình 2-MPC, tức là đưa vào một Verifier. Ở chế độ này, bên chứng minh và bên xác minh cùng nhau tạo khóa phiên thông qua MPC. Khóa phiên này tương đương với việc được chia thành hai phần, do mỗi bên nắm giữ tương ứng. Cuối cùng, người chứng minh có thể tiết lộ một số thông tin một cách có chọn lọc cho người xác minh.
• Dựa trên chế độ proxy: Proxy (Verifier) ​​đóng vai trò là trung gian giữa máy trạm và máy chủ, có nhiệm vụ chuyển tiếp và xác minh dữ liệu crypto trao đổi giữa hai bên trong quá trình truyền thông.

Bản thân Zypher Network bao gồm một mạng điện toán ngoài Chuỗi có khả năng mở rộng và chi phí thấp, đồng thời cũng bao gồm một công cụ AI trên Chuỗi Zytron, không chỉ triển khai lượng lớn hợp đồng được biên dịch trước mà còn xây dựng một mạng nút giao tiếp P2P trên Chuỗi được phân mảnh dành riêng cho việc thực hiện xác minh hợp đồng. Bằng cách kết nối mạng P2P, nó đảm bảo rằng mỗi nút có thể giao tiếp trực tiếp và hiệu quả. Phương pháp này có thể giảm hiệu quả các liên kết truyền dẫn trung gian và làm cho việc truyền dữ liệu nhanh hơn. Ngoài ra, thuật toán Kademlia được sử dụng để giao tiếp và định vị địa chỉ giữa nút. Thiết kế có cấu trúc này giúp nút tìm kiếm và liên lạc với nút khác nhanh hơn và chính xác hơn.

Về mặt thực hiện, Zytron cũng phân chia quy trình thực hiện hợp đồng theo các quy tắc khoảng cách nút được xác định trong thuật toán Kademlia. Điều này có nghĩa là các phần khác nhau của hợp đồng sẽ được phân phối tới nút mạng khác nhau để thực hiện dựa trên khoảng cách giữa nút . Việc phân bổ dựa trên khoảng cách này giúp phân bổ đều tải tính toán trong mạng Zytron, do đó cải thiện tốc độ và hiệu quả của toàn bộ hệ thống.

Nhờ lợi thế về hiệu suất và chi phí, Zypher Network sử dụng triển khai zkTLS dựa trên proxy trong zkPrompt. So với các chế độ khác, chế độ proxy không chỉ tránh được chi phí tính toán bổ sung do giao thức tính toán bên long mang lại mà còn tránh được chi phí phần cứng liên quan đến TEE.

ZkPrompt hoạt động như thế nào?

Tập trung vào lược đồ zkPrompt, ở chế độ proxy, trình xác minh đóng vai trò trung gian giữa máy trạm và máy chủ mô hình lớn, chịu trách nhiệm chuyển tiếp lưu lượng TLS và ghi lại mọi dữ liệu mã hóa được trao đổi giữa hai bên. Vào cuối phiên, với sự hỗ trợ của mạng máy tính Chuỗi chuỗi, máy trạm sẽ tạo ra ZKP dựa trên văn bản mã hóa đã ghi lại, cho phép bất kỳ bên thứ ba nào xác minh tính nhất quán của các từ nhắc hệ thống trong phiên TLS mà không tiết lộ nội dung của từ nhắc hoặc bất kỳ thông tin nhạy cảm nào.

Trước khi bắt đầu bất kỳ tương tác nào, Khách hàng cam kết với từ nhắc hệ thống, nghĩa là từ nhắc hệ thống được xử lý thông qua crypto và tạo ra giá trị cam kết, được lưu trữ trên blockchain để đảm bảo rằng từ nhắc không thể bị giả mạo trong các hoạt động tiếp theo. Giá trị cam kết này đóng vai trò như bằng chứng đảm bảo rằng các từ nhắc nhở của hệ thống vẫn nhất quán và sẽ không thay đổi trong các tương tác tiếp theo.

Khi Client gửi yêu cầu đến mô hình LLM thông qua Proxy, Proxy sẽ đóng vai trò nhân vật giữa Máy trạm và Server. Nó không chỉ chuyển tiếp lưu lượng TLS mà còn ghi lại tất cả dữ liệu crypto được trao đổi giữa hai bên. Trong quá trình này, Proxy tạo ra giá trị cam kết cho yêu cầu và lưu trữ nó trên Chuỗi để đảm bảo tính toàn vẹn và nhất quán của mỗi gói dữ liệu yêu cầu. Mục đích của quy trình này là để đảm bảo dữ liệu được yêu cầu và lời nhắc của hệ thống không bị giả mạo.

Khi dịch vụ LLM trả về phản hồi, Proxy cũng ghi lại dữ liệu phản hồi và tạo giá trị cam kết cho phản hồi đó. Các giá trị cam kết của những phản hồi này cũng sẽ được lưu trữ trên Chuỗi để đảm bảo rằng nội dung của các phản hồi phù hợp với kỳ vọng. Theo cách này, hệ thống có thể xác minh xem phản hồi có bị can thiệp trong quá trình truyền hay không, qua đó đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu .

Sau khi phiên kết thúc, máy khách sẽ tạo Bằng chứng không tri thức (ZKP) dựa trên tất cả các bản crypto , cho phép bất kỳ bên thứ ba nào xác minh tính nhất quán của từ nhắc hệ thống trong phiên TLS mà không tiết lộ nội dung cụ thể của từ nhắc hoặc thông tin nhạy cảm khác. Phương pháp này không chỉ bảo vệ hiệu quả tính riêng tư của các từ gợi ý mà còn đảm bảo các từ gợi ý của hệ thống không bị thay đổi trong toàn bộ quá trình giao tiếp.

Bằng chứng không tri thức được tạo ra sau đó sẽ được gửi đến hợp đồng thông minh Chuỗi và được xác minh bởi công cụ Zytron. Thông qua quá trình xác minh này, có thể xác nhận xem nội dung nhắc nhở có bị giả mạo hay không và liệu mô hình LLM có được thực thi theo đúng hành vi mong đợi hay không. Nếu nội dung nhắc nhở bị thay đổi hoặc hành vi thực hiện không tuân thủ theo thiết lập ban đầu, quá trình xác minh sẽ không thành công, do đó sẽ nhanh chóng xác định và ngăn chặn mọi rủi ro tiềm ẩn.

Công nghệ Zytron của Zypher cung cấp khả năng bảo vệ mạnh mẽ cho độ tin cậy của Prompt, đảm bảo rằng mô hình LLM luôn hoạt động như mong đợi và tránh rủi ro can thiệp hoặc giả mạo từ bên ngoài. Cơ chế xác minh này không chỉ nâng cao độ tin cậy của hệ thống mà còn cung cấp khả năng bảo vệ an ninh quan trọng cho giải pháp zkPrompt, giúp ứng dụng của giải pháp này trong các lĩnh vực có yêu cầu tuân thủ cao trở nên mạnh mẽ hơn.

Về mặt đặc điểm, zkPrompt có thể đảm bảo LLM:

• Quyền riêng tư dữ liệu : Người dùng có thể xác minh tính chính xác của lời nhắc mà không cần xem hoặc hiểu nội dung cụ thể của lời nhắc hệ thống, bảo vệ tính nhạy cảm của lời nhắc.
• Độ tin cậy và minh bạch : Thông qua Bằng chứng không tri thức, người dùng có thể tin tưởng rằng hành vi của AI không bị can thiệp ác ý.
• Xác minh phân tán : Bất kỳ người dùng hoặc bên thứ ba nào cũng có thể xác nhận tính nhất quán của lời nhắc và mô hình thông qua quá trình xác minh mà không cần dựa vào một thực thể tập trung.

Dựa trên zkPrompt, nó không chỉ có thể đảm bảo độ tin cậy của Prompt mà còn mở rộng hơn nữa sang Proof of Inference và đảm bảo rằng quá trình suy luận của LLM là đáng tin cậy và kết quả suy luận được tạo ra dựa trên đầu vào hợp pháp.

Điều đáng nói là zkPrompt của Zypher Network được trình bày dưới dạng SDK dễ sử dụng và cốt lõi của nó dựa trên một bộ các lược đồ crypto nâng cao, bao gồm crypto mạnh, cam kết Pedersen, zkSnarks (Plonk) và các nguyên hàm crypto khác. Đối với các mô hình LLM có đặc điểm khác nhau, Zypher có thể linh hoạt áp dụng các giải pháp không kiến ​​thức khác nhau để đảm bảo hiệu quả tốt nhất cho từng LLM.

zkSuy luận

Ngoài zkPrompt, Zypher Network còn tiên phong trong việc phát triển khuôn khổ zkInference dựa trên giải pháp ZKP. Khung này sử dụng thuật toán Bằng chứng không tri thức để đảm bảo rằng các tác nhân AI tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc được xác định trước hoặc hoạt động của mô hình AI và đảm bảo rằng quá trình ra quyết định của họ tuân thủ các nguyên tắc về tính công bằng, chính xác và bảo mật. Khung này cho phép xác minh hành vi của các tác nhân AI mà không cần tiết lộ mô hình hoặc dữ liệu cơ bản. Do đó, zkInference ngăn chặn hiệu quả sự thông đồng và hành vi độc hại giữa nhiều tác nhân AI, đảm bảo tính công bằng và bảo mật trong sê-ri các tình huống bao gồm trò chơi Web3 và tác nhân AI.

Khung zkInference phù hợp hơn với các mô hình nhẹ cần thực hiện nhiệm vụ cơ bản và xác định, chẳng hạn như rô-bốt AI trong trò chơi Web3 và các trường hợp sử dụng khác.

Nhìn chung, các đặc điểm chung của khuôn khổ zkInference có thể được tóm tắt như sau:

• Khả năng xác minh : Sử dụng công nghệ Bằng chứng không tri thức để xác minh hành vi của tác nhân AI mà không làm lộ mô hình hoặc dữ liệu cơ bản.
• Chống thông đồng : ngăn chặn hiệu quả sự thông đồng giữa các tác nhân AI khác nhau để đảm bảo trải nghiệm chơi game công bằng.
• Sức mạnh tính toán không giới hạn : Cung cấp thị trường nhóm khai thác phi tập trung, cung cấp tài nguyên tính toán không giới hạn cho các tác nhân AI có thể xác minh.

Các trường hợp sử dụng Zypher Network Trust Framework

Cô gái Alpha

Alpha Girl là AI Agent đa phương thức không cần tin cậy đầu tiên dựa trên khuôn khổ Proof of Prompt của Zypher, được thiết kế để dự đoán hành vi thị trường Bitcoin thông qua dữ liệu thị trường theo thời gian thực và đưa ra các dự đoán và quyết định thông minh. Là giải pháp AI tiên tiến, Alpha Girl sử dụng các thuật toán và phân tích dữ liệu tiên tiến để giúp người dùng hiểu rõ hơn và dự đoán xu hướng thị trường. AI Agent này được tung ra thị trường sau 3 tháng phát triển độ sâu bởi đội ngũ Prompt Engineer có tiếng tiếng. Hiện tại nó hỗ trợ dự đoán giá Bitcoin trong đợt đầu tiên. Theo các thử nghiệm thực tế, độ chính xác dự đoán xu hướng của Alpha Girl lên tới 72%. So với chiến lược nắm giữ tiền và chờ đợi giá tăng, chiến lược này có thể mang lại lợi nhuận vượt trội lên tới 25%.

Bằng cách tích hợp giải pháp zkPrompt của Zypher Network, mô hình AI Agent của Alpha Girl có thể đảm bảo rằng các lời nhắc hệ thống mà nó sử dụng vẫn nhất quán và chính xác mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu cơ bản nào, đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của lần dự đoán, do đó đảm bảo mức độ khớp cao giữa kết quả dự đoán và kỳ vọng.

Là một ví dụ ban đầu về một AI Agent đáng tin cậy, Alpha Girl chứng minh cách đảm bảo tính minh bạch và khả năng xác minh các dự đoán thông qua công nghệ do Mạng Zypher cung cấp. Zypher Network dự kiến ​​sẽ cung cấp tính bảo mật cho các công cụ dự đoán trên thị trường crypto và thiết lập chuẩn mực cho AI Agent tương tự về mặt bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Khung tin cậy của công cụ trò chơi AI Agent

Zypher Network cũng có kinh nghiệm trong lĩnh vực trò chơi trên Chuỗi. Hiện tại, công ty đã ra mắt thành phần Game Engine và chương trình trò chơi do công ty phát triển sử dụng hợp đồng thông minh để thực hiện các hoạt động trò chơi và dựa trên zkPrompt để đảm bảo tính công bằng trong hành vi giữa những người chơi khác nhau.

Trong công cụ trò chơi này, các nhà phát triển có thể sử dụng các công cụ trò chơi gốc như Cocos Creator, Unity, Unreal, v.v. để tạo ra các trò chơi Chuỗi với rào cản thấp. Với sự hỗ trợ của các công cụ này, việc quản lý trạng thái cốt lõi của trò chơi được thực hiện và việc cập nhật và xác minh trạng thái trò chơi theo thời gian thực được đảm bảo thông qua giao diện với lớp quản lý dữ liệu phi tập trung . Quản lý trạng thái trò chơi bao gồm dữ liệu đầu vào, nội dung được tạo và kết quả thử nghiệm, tất cả đều được xử lý bởi nhiều tác nhân AI như tác nhân tạo nội dung và tác nhân thử nghiệm trò chơi để tối ưu hóa trải nghiệm chơi trò chơi và đảm bảo độ chính xác dữ liệu.

Dữ liệu trò chơi đầu vào, nội dung được tạo và phản hồi thử nghiệm sẽ được truyền phi tập trung lớp lưu trữ và quản lý dữ liệu trò chơi phi tập trung. Ở lớp này, dữ liệu sẽ được sử dụng để hỗ trợ thực thi logic trò chơi và được xác minh bằng Bằng chứng không tri thức thông qua ZK Game SDK tích hợp với zkPrompt để đảm bảo tính bất biến và tính xác thực của dữ liệu. Đồng thời, dựa trên giao thức chứng minh phi tập trung, dữ liệu trò chơi được xử lý và gửi qua crypto và được xác minh bởi mạng blockchain, đảm bảo rằng mọi hoạt động của trò chơi có thể được ghi lại một cách công khai, minh bạch và an toàn.

Nền tảng công nghệ này được kết hợp thêm với lớp tài nguyên được tối ưu hóa để tối ưu hóa tài nguyên tính toán và lưu trữ, cho phép tất cả các tác nhân AI tham gia (như tác nhân tạo nội dung, tác nhân thử nghiệm trò chơi và tác nhân phân tích dữ liệu) cộng tác hiệu quả. Cuối cùng, hệ thống này không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán hiệu quả cần thiết cho việc phát triển trò chơi mà còn đảm bảo tính minh bạch và công bằng của từng hoạt động trò chơi thông qua cơ chế xác minh phi tập trung, tránh mọi hành vi giả mạo hoặc không công bằng.

Ngoài ra, người chơi proxy cũng có thể đặt cược theo cấu trúc "NHÀ CUNG CẤP THANH KHOẢN" và chia sẻ lợi nhuận trò chơi, tức là khai thác, với những người đặt cược khác. Điều này không chỉ cho phép trò chơi chạy trên nhiều nền tảng (bao gồm điện thoại di động và máy tính) mà còn mang đến cho người chơi nhiều cơ hội kiếm lợi nhuận hơn thông qua cơ chế chia sẻ lợi nhuận của cấu trúc NHÀ CUNG CẤP THANH KHOẢN . Bằng cách hợp tác với NHÀ CUNG CẤP THANH KHOẢN , người chơi có thể tăng thêm lợi nhuận của mình. Hiện nay, hàng chục trò chơi đã được phát hành dựa trên thành phần Game Engine này, bao gồm Protect T-RUMP, Zombie Survival và Big Whale.

Ở giai đoạn này, giải pháp zkPrompt của Zypher cũng đang được khám phá trong nhiều lĩnh vực hơn để thúc đẩy việc áp dụng LLM và AI Agent trên diện rộng trong nhiều lĩnh vực hơn theo cách riêng tư và đáng tin cậy.

Nhìn chung, lĩnh vực AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Mặc dù các ứng dụng như LLM và AI Agent đã đạt được những tiến triển ban đầu nhưng vẫn đang trong giai đoạn thăm dò và phải đối mặt với nhiều thách thức. Việc thiếu độ tin cậy và khả năng xác minh do đặc điểm của hộp đen đang trở thành một trong những rào cản chính hạn chế sự phát triển của nó. Sê-Ri giải pháp mà Zypher Network đề xuất đang dần trở thành chìa khóa giải quyết tình thế tiến thoái lưỡng nan này. Chúng không chỉ cung cấp một khuôn khổ đáng tin cậy cho việc áp dụng LLM và AI Agent mà còn mở đường cho việc ứng dụng chúng trong nhiều ngành công nghiệp hơn. Giải pháp này được kỳ vọng sẽ cải thiện đáng kể độ tin cậy và tính minh bạch của các hệ thống AI, đồng thời đặt nền tảng tin cậy vững chắc cho việc ứng dụng rộng rãi AI trong lĩnh vực này.